MAI Cyber 1.1 Flash：微软的漏洞发现专用模型
MAI Cyber 1.1 Flash 模型档案：发布时间、参数与价格 →
它是什么：一个只在 MDASH 里露面的安全模型
MAI Cyber 1.1 Flash 是 Microsoft AI 在 2026 年 10 月 27 日发布的网络安全专用模型，官方定位是面向防御的漏洞发现、优先级排序和修复。它属于 MAI 系列，是 MAI-Cyber-1-Flash 的升级版，不开放权重，输入输出都是文本。
这个模型的关键限制是只能在微软的 MDASH 里用。MDASH 是微软的多 Agent 漏洞识别与修复系统，官方说里面有 100 多个 Agent 分工做发现、验证和修复，MAI Cyber 是其中扛常规活的主力。可以把它想成安检队伍里的一线安检员，大部分日常排查由它来做，真正难啃的才交给更贵的大模型。
关键规格：总参数 137B，每次只激活 5B
官方模型卡给出的架构是 Transformer 加稀疏混合专家层，总参数 137B，推理时激活 5B，上下文长度 256k。打个比方，137B 像一栋住满各路专家的大楼，每个问题只叫醒其中几间办公室干活，算力开销接近一个 5B 的小模型。这对安全扫描很要紧：MDASH 要对大型代码库反复、高频地扫，官方的说法是为频繁、大范围的扫描做了优化，在不牺牲效率的前提下拿到更完整的代码覆盖。单次成本压不下来，这套打法就转不起来。
出身在模型卡里写得清楚：它是 MAI-Cyber-1-Flash 的安全方向微调，而 1 代又是从 MAI-Code-1-Flash 微调出来的。语言以英文为主，覆盖大多数欧盟官方语言，另有一些继承自 MAI-Code-1-Flash 的非欧盟语言。知识截止时间和训练日期，模型卡里没有填。许可上没有开源协议，使用受微软相关条款约束，包括 MDASH 的预览条款和企业 AI 服务行为准则。
能力和成绩：数字是模型单跑的，别和系统成绩混着看
模型卡列了一批外部基准，都是微软自己测的。两项主打成绩用的是轻量终端工具框架和 256K 上下文，只代表模型本体，不含 MDASH 的编排：CyberGym-E2E 要求走完发现漏洞、证明、修复的完整流程，S3 得分 41.68%；WebExploitBench 测 Web 应用渗透，得分 23.0%。另外 CyberGym 的目标崩溃项是 71.70%，威胁情报分析 ExCyTIn 各档位在 0.800 到 0.890 之间。利用类的 ExploitGym 是 0/862，官方没有展开解释。
这里容易混的是 1 代发布时那个更亮眼的数字：MAI-Cyber-1-Flash 搭配 GPT-5.4 跑在 MDASH 里，CyberGym 的 any-crash 得分 95.95%，官方在脚注里自己交代，同一个系统按榜单的 final-submission 口径是 86.3%。那是整套系统的成绩，口径也不同，和 1.1 Flash 模型单跑的 41.68% 不能放进同一张表比。
安全评估同样值得看。外部机构 Casaba Security 测出模型挡住了 90.2% 的受审有害请求，失误集中在良性请求和低资源语言上。微软内部红队跑了 38 个对抗场景，发现了模型单独使用时的若干严重风险，官方说这也是不让直接调用模型的原因；而在 MDASH 里做的红队测试，没有发现严重问题。
怎么用、多少钱：没有直接调 API 这条路
模型通过 Azure AI Foundry 的私有预览提供，而且仅限 MDASH 内部使用。官方说只面向经过验证的客户，配有使用政策和持续监控。已经在用 MDASH 的客户，新建扫描时选 MAI Cyber 1.1 Flash 档位就行；还不是客户的，要先申请访问。MDASH 里用户不能改提示词，模型卡还写明，在 MDASH 之外调用会触发告警，不整改就会被撤销权限。
价格方面，官方没有公布单独的 token 单价，API 名称也没有登记。官方给的成本数字只有一个：在内部的 MDASH 漏洞扫描评测集上，每次扫描比 1 代便宜 18%。具体怎么计费，官方没有说明。
和谁比：对 1 代是性能相当、扫描更省
先说和 1 代的区别。官方说在同一套 MDASH 评测里，1.1 Flash 与 MAI Cyber 1 Flash 性能相当，每次扫描便宜 18%。另一处变化在训练上：模型卡称它专门训练过以减少网络安全场景里的过度拒答，为的是覆盖红队演练、渗透测试在内的更宽场景。代价是模型本身的风险更高，所以访问限制也更严。
同档竞品这边，官方没有拿 1.1 Flash 和别家的单个模型逐项对比。1 代发布时的比法是系统层面的：MAI-Cyber-1-Flash 负责最多约九成的任务，最难的一成交给 GPT-5.4 这类更大更贵的模型，官方说这样比 MDASH 原先的 GPT-5.4、5.4 mini 加 5.3 codex 组合省 50% 成本。官方还给了一组用户侧数据：用过 1 代的客户，首次扫描之后近九成的后续扫描继续选 MAI 档位，而不是纯 OpenAI 模型档位；MAI Cyber 目前占 MDASH 扫描量的近一半，来自数百家客户、数千次以上的扫描。
适合谁：已经在用 MDASH 的安全团队
写代码的人没法自己拉一个来跑，它只出现在 MDASH 的扫描流程里，你拿到的是扫描结果，而不是一个能调用的模型。做内容的基本用不上。搞选型的，如果团队已经是 MDASH 客户，新建扫描时可以试试 1.1 Flash 档位，按官方的说法效果相近但每次扫描更省；还没用 MDASH 的，要先走申请。
有几个坑要提前知道：训练和测试以英文为主，非英语场景可能表现更弱；输出可能不准确、不完整，上生产前要人工复核；MDASH 防御性安全以外的用途，官方明确写了不在适用范围内。AI主线的看法是，这次更新的看点不在跑分，而在小激活参数的专用模型嵌进多 Agent 流水线、拿扫描成本说话这条路又往前走了一步。不过公开的数字大多是微软自己测的，还得等第三方评测补上。