MiniMax M2.5 vs Qwen 3.6 Plus：2026年Bug Bounty研究的最佳免费AI模型对决
竞争对手
Bug Bounty领域发展迅速。AI辅助侦察和漏洞分析已成为标准工具。问题是：哪个免费模型能给你最好的优势？
今天我们比较MiniMax M2.5和Qwen 3.6 Plus——两者都在OpenRouter上免费，都很强大，但针对不同优势进行了优化。
模型规格一览
| 特性 | MiniMax M2.5 | Qwen 3.6 Plus |
|---|---|---|
| 架构 | Mixture-of-Experts (MoE) | Hybrid (Linear Attention + Sparse MoE) |
| 总参数 | 456B | 未知（大型MoE） |
| 上下文窗口 | 4,000,000 tokens | 1,000,000 tokens |
| 定价 | 免费 | 免费 |
安全研究性能
1. 代码分析与漏洞检测
Qwen 3.6 Plus 在多文件代码理解、输入净化分析（SQLi、XSS、SSRF）、API安全审查和结构化漏洞报告方面表现出色。
- 跨复杂代码库的多文件代码理解
- 输入净化分析——SQLi、XSS、SSRF、反序列化
- API安全审查——REST/GraphQL认证绕过
- 带CVE引用和修复步骤的结构化输出
2. 侦察与情报收集
MiniMax M2.5 凭借4M token上下文窗口具有明显优势——在一个提示中处理完整的网站地图、子域名结果和攻击面报告。
- 完整的网站情报——每个页面、端点、参数
- 跨CVE数据库和披露的威胁情报关联
- 子域名模式分析用于命名约定和影子IT
3. 漏洞利用链推理
Qwen 3.6 Plus 以卓越的多步骤逻辑链、密码学分析、误报过滤和PoC载荷生成占据主导地位。
- 用于漏洞链接的多步骤逻辑链
- 自定义实现的数学和密码学分析
- 误报过滤——区分真实漏洞和噪声
Bug Bounty优胜者：Qwen 3.6 Plus
虽然MiniMax M2.5的4M上下文令人印象深刻，但Qwen 3.6 Plus在赚取赏金的任务上胜出：代码分析、漏洞利用链推理和报告撰写。
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