İçeriğe atla
SinaptikLabAI KNOWLEDGE PLATFORM

MODEL VARLIĞI

MAI-Cyber-1-Flash

MAI-Cyber-1-Flash, Microsoft'un çok ajanlı güvenlik açığı bulma ve giderme sistemi MDASH'in içine gömülü, karmaşık kod tabanlarında zor açıkları bulmak için eğitilmiş modeldir. CyberGym değerlendirmesinde any-crash %96, target (any-of) %90,4 ve final-submission %86,3 skorları bildiriliyor. Mimari tercihi ilginç: MDASH rutin işlerin yaklaşık %90'ını bu modele veriyor, yalnızca en zor %10 için daha pahalı GPT-5.4'e çıkıyor. Microsoft bu kademeli kurgunun önceki yapılandırmaya göre %50 maliyet tasarrufu sağladığını söylüyor.

Künye

Kapalı
Geliştirici
Microsoft
Model tipi
Metin LLM
Modaliteler
metin · kod
Açık ağırlık
Yok
Lisans
Tescilli
Yayın
2026-08-13

Son doğrulama: 12 Eylül 2026

Yetenekler

  • CyberGym değerlendirmesinde any-crash %96, target (any-of) %90,4, final-submission %86,3 (Microsoft ölçümü)
  • MDASH içindeki güvenlik görevlerinin %90'ına kadarını tek başına üstlenme
  • MDASH'in önceki yapılandırmasına (GPT-5.4 + 5.4 mini + 5.3 codex) göre %50 maliyet tasarrufu (Microsoft ölçümü)
  • Karmaşık, büyük kod tabanlarında güvenlik açığı tespiti
  • MDASH çok ajanlı açık bulma ve giderme akışıyla bütünleşik çalışma

Sınırlılıklar

  • MDASH'in içine gömülü olarak tanıtıldı; bağımsız API erişimi duyuruda belirtilmedi
  • En zor %10 görevde yetersiz kalıyor, MDASH bu işleri GPT-5.4'e devrediyor
  • Tek alana özel; genel amaçlı kodlama veya sohbet için tasarlanmamış
  • Bağlam penceresi, parametre sayısı ve fiyatı yayımlanmadı
  • CyberGym skorları Microsoft'un kendi ölçümü

Tipik kullanım alanları

  • Kurumsal kod tabanlarında güvenlik açığı taraması
  • Güvenlik açığı triyajı ve önceliklendirme
  • Sürekli güvenlik denetimi akışları
  • Maliyet duyarlı ölçekli güvenlik incelemesi

Benchmark politikası

Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji

BUILD

Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?

Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.