微軟首個網路安全模型：九成任務交給自研小模型，成本省一半

据動察 Beating 監測，微軟發布首個自研網路安全模型 MAI-Cyber-1-Flash，並將它接入漏洞掃描系統 MDASH。它是 MAI-Code-1-Flash 的網路安全微調版，總參數 1370 億，每次啟動 50 億，支援 256K 上下文。

MDASH 會讓它處理最多 90% 的漏洞發現、驗證、分級和修復任務。最難的 10% 再交給 GPT-5.4。微軟稱，這套組合比現有的 GPT-5.4、5.4 mini 和 5.3 Codex 方案便宜近 50%。

在微軟公佈的 CyberGym 測試中，「MAI-Cyber-1-Flash + GPT-5.4」得分 95.95%。GPT-5.5 Cyber 為 85.6%，Anthropic Mythos 5 為 83.8%。這裡比較的是完整的模型和 Agent 組合，不能理解成 MAI-Cyber-1-Flash 單獨打敗了這些模型。

它還將接入安全 Agent 產品 Project Perception。紅、藍、綠三類 Agent 分別負責找漏洞、判斷風險和修補防線。Project Perception 將於 8 月 3 日公測，但 MAI-Cyber-1-Flash 目前只向通過審核的 MDASH 客戶開放私測。