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MAI-Cyber-1-Flash

Microsoft · Lanzado jul 2026

Condicional

El primer modelo de ciberseguridad propio de Microsoft, construido sobre la familia MAI-Thinking-1 e integrado dentro del arnés multi-agente MDASH. MAI-Cyber-1-Flash maneja aproximadamente el 90% de las cargas de trabajo de seguridad a aproximadamente la mitad del costo de las configuraciones anteriores, reservando GPT-5.4 para el 10% más difícil. Obtiene un 95.95% en CyberGym — 12 puntos por encima de Mythos 5 — pero este es un benchmark reportado por el proveedor desde una configuración de sistema completo ajustada (arnés + modelo dual), no una prueba independiente modelo contra modelo. Disponible solo a través de Azure AI Foundry con acceso empresarial verificado; sin precio independiente ni API pública.

¿Es adecuada para ti?

Bueno para

  • Top CyberGym score (95.95%), beating Mythos 5 by 12 points and GPT-5.5-Cyber by 10 points
  • Cost efficiency at scale — specialized small model handles 90% of tasks, reserving frontier models for hard 10%
  • Deep integration with Microsoft's security estate — trained on decades of enterprise defense telemetry

No recomendado para

  • Not independently benchmarked — all CyberGym scores are vendor-reported from a full-system configuration, not a controlled model comparison
  • Restricted access — no public API or self-serve tier; gated behind Azure AI Foundry vetting
  • Dual-use risk — built to find hard vulnerabilities, the same capability serves attackers with no built-in gating beyond access controls

Rendimiento por tarea

Vulnerability discovery

Excellent

SOTA on CyberGym — finds CVEs in complex codebases that general-purpose models miss

Code patching and remediation

Very Good

Generates working patches and validates them — green-team loop closes the fix cycle

General coding

Fair

Purpose-built for security; underperforms general-purpose models on non-security coding tasks

Reasoning

Good

Competent within security domain but defers 10% of hardest queries to GPT-5.4

Precios

Entrada

N/A (MDASH SCU consumption)

Salida

N/A (MDASH SCU consumption)

Contexto

Azure AI Foundry vetted access

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Pruebas de rendimiento

PruebaPuntuaciónFuente
CyberGym95.95% Fuente

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