MAI-Cyber-1-Flash
Microsoft · Veröffentlicht Juli 2026
Microsofts erstes hauseigenes Cybersicherheitsmodell, aufgebaut auf der MAI-Thinking-1-Familie und eingebettet in das MDASH-Multi-Agenten-Harness. MAI-Cyber-1-Flash bewältigt ~90 % der Sicherheits-Workloads zu etwa der Hälfte der Kosten früherer Konfigurationen und reserviert GPT-5.4 für die härtesten 10 %. Es erreicht 95,95 % auf CyberGym — 12 Punkte über Mythos 5 — aber dies ist ein anbieterberichteter Benchmark aus einer optimierten Gesamtsystem-Konfiguration (Harness + zwei Modelle), kein unabhängiger Modell-gegen-Modell-Test. Nur über Azure AI Foundry mit geprüftem Enterprise-Zugang verfügbar; keine eigenständigen Preise oder öffentliche API.
Ist es das Richtige für dich?
Gut für
- Höchster CyberGym-Score (95,95 %), schlägt Mythos 5 um 12 Punkte und GPT-5.5-Cyber um 10 Punkte
- Kosteneffizienz in großem Maßstab — spezialisiertes kleines Modell bewältigt 90 % der Aufgaben, reserviert Frontier-Modelle für die harten 10 %
- Tiefe Integration mit Microsofts Sicherheitsumfeld — trainiert auf jahrzehntelanger Enterprise-Verteidigungstelemetrie
Nicht geeignet für
- Nicht unabhängig gebenchmarkt — alle CyberGym-Scores sind anbieterberichtet aus einer Gesamtsystem-Konfiguration, kein kontrollierter Modellvergleich
- Eingeschränkter Zugang — keine öffentliche API oder Self-Serve-Stufe; durch Azure AI Foundry-Prüfung beschränkt
- Dual-Use-Risiko — gebaut, um schwer auffindbare Schwachstellen zu finden; dieselbe Fähigkeit dient Angreifern ohne eingebaute Barriere jenseits der Zugangskontrollen
Leistung nach Aufgabe
Vulnerability discovery
SOTA auf CyberGym — findet CVEs in komplexen Codebasen, die General-Purpose-Modelle übersehen
Code patching and remediation
Generiert funktionierende Patches und validiert sie — die Green-Team-Schleife schließt den Fix-Zyklus
General coding
Zweckgebaut für Sicherheit; bleibt bei Nicht-Sicherheits-Coding-Aufgaben hinter General-Purpose-Modellen zurück
Reasoning
Kompetent innerhalb der Sicherheitsdomäne, aber delegiert 10 % der härtesten Anfragen an GPT-5.4
Preise
Eingabe
N/A (MDASH SCU consumption)
Ausgabe
N/A (MDASH SCU consumption)
Kontext
Azure AI Foundry vetted access
Benchmarks
| Benchmark | Wert | Quelle |
|---|---|---|
| CyberGym | 95.95% | Quelle |
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Quellen
- Microsoft Blog — Rethinking security for the age of AIJuli 2026
- Microsoft AI BlogJuli 2026
- CNETJuli 2026
- VentureBeatJuli 2026
- TechCrunch — Microsoft launches its first cybersecurity modelJuli 2026
Prüfprotokoll
- Preise— Keine Änderungen
Automatisierter Agent