微软发布了网络安全AI模型MAI-Cyber-1-Flash，其性能超越了Mythos 5和GPT-5.5-Cyber。
微软在人工智能应用于网络安全领域取得了重大突破，发布了专用模型 MAI-Cyber-1-Flash。该模型已集成到漏洞搜索系统 MDASH 中，据管理层称，其表现优于 Mythos 5 和 GPT-5.5-Cyber 等知名解决方案，同时成本比基于 GPT-5.4、5.4-Mini 和 5.3-Codex 的现有 MDASH 配置低 50%。
关键性能指标来自 CyberGym 基准测试，MAI-Cyber-1-Flash 与 MDASH 的组合取得了令人瞩目的 95.95% 得分。该测试要求 AI 代理在 188 个开源项目中复现 1507 个已知漏洞，评估在受控环境中成功复现错误的比例。相比之下，GPT-5.5 Cyber 得分为 85.6%，Mythos 5 为 83.8%，GPT-5.6 Sol 为 83.6%。值得注意的是，截至发布时，这些数据尚未被纳入公开排名，这凸显了该成就的新颖性和独特性。
MAI-Cyber-1-Flash 的架构基于混合方法：模型自行处理高达 90% 的任务，而最复杂的 10% 则转交给 GPT-5.4。这一方案能显著节省令牌，同时保持高精度。在 MDASH 框架内，部署了超过 100 个专用 AI 代理，每个代理各司其职：从代码审计、验证发现结果的可靠性，到创建概念验证——即一个可运行的示例，用于确认漏洞的存在。
微软首席执行官萨提亚·纳德拉表示，这是该公司优化的 LLM 首次展现出如此高的效率：“与 MDASH 结合使用时，MAI-Cyber-1-Flash 模型以领先模型 50% 的成本提供了世界级的性能。”
在初始阶段，MDASH 通过 Microsoft Security Exposure Management 服务在 Defender 门户上向有限用户开放。客户可以扫描 GitHub 上的代码仓库，分析发现的漏洞（按从“不太可能”到“已确认”进行排序），并使用 Defender CLI 自动生成代码修复方案，随后这些方案将交由开发人员审核。
专家评论：微软此举不仅是技术成就，更是网络安全领域范式转变的信号。比通用模型更便宜、更高效的专用 AI 模型，可能从根本上改变市场，使高质量代码审计对中小企业触手可及。然而，与任何 AI 工具一样，在结果验证阶段保持人工控制至关重要。