微软发布自研网络安全模型，成本降低近 50%

MAI-Cyber-1-Flash 集成至 MDASH，处理 90% 任务，组合方案成本减半且测试得分领先。

据 Woofun AI 消息，微软推出首款自研网络安全模型 MAI-Cyber-1-Flash，并将其集成至漏洞扫描系统 MDASH。该模型基于 MAI-Code-1-Flash 优化，拥有 1370 亿个参数，激活 500 亿个参数，支持 256K 的上下文处理能力。MDASH 可借此处理高达 90% 的漏洞发现、验证、分类及修复工作，剩余 10% 的复杂任务转交 GPT-5.4。微软称此组合方案成本较现有 GPT-5.4、5.4 mini 及 5.3 Codex 解决方案低近 50%。

在 CyberGym 测试中，"MAI-Cyber-1-Flash + GPT-5.4" 组合得分为 95.95%，GPT-5.5 Cyber 的得分为 85.6%，Anthropic Mythos 5 的得分为 83.8%。微软强调该对比基于完整模型与智能体组合之间的表现。

此外，该模型将整合进 Project Perception 安全智能体产品，涵盖漏洞识别、风险评估及防御强化工作，计划于 8 月 3 日开始公开测试，目前仅向通过审核的 MDASH 客户开放内部测试。