AI热榜 整理 | 华卫 近日，微软发布了首个网络安全专用模型 MAI-Cyber-1-Flash，同时推出全新 AI 安全平台 Perception，自称比竞争对手更好、更便宜，向该领域的主要玩家 Anthropic、谷歌和 OpenAI 发出了强势挑战。
微软表示，这些新安全工具将于 11 月 3 日提供预览版，届时 AI 安全解决方案市场将迎来一个新的局面。
今年早些时候，Anthropic 推出了 Mythos 安全平台，并通过名为 Glasswing 的项目向少数合作组织发布。
OpenAI 也于 5 月通过名为 Daybreak 的项目推出了自己的安全解决方案。
击败 Mythos、Gemini 和 GPT，成本降一半 微软将 MAI-Cyber-1-Flash 描述为一款“旨在发现复杂代码库中高难度漏洞”的模型，用于驱动微软专为软件漏洞识别与修复打造的安全工具套件 MDASH，是其名为 Project Perception 的 AI 安全平台的一部分。
该公司称，基于在既有的 AI 网络安全基准测试中的表现，MAI-Cyber-1-Flash 在性能（和成本效益）上显著优于竞品模型。
据其介绍，搭载 MAI-Cyber-1-Flash 的 MDASH 在基准 CyberGym 上击败了 Mythos、Gemini 和 GPT，其得分为 96%，比位居第二名的 Mythos 高出 12 个百分点。
CyberGym 是“评估系统在大型代码库中推理并发现代码中真实漏洞的黄金标准基准”。
“我们将立即将其投入生产。
”DeepMind 联合创始人、现任微软 AI 首席执行官 Mustafa Suleyman 表示，“我们非常非常激动地宣布我们的成果，我们在 MDASH 套件中将 MAI-1 Cyber Flash 与 GPT 5.4 结合，在 Cyber Gym 上击败了 Gemini、GPT 5.5 Cyber、GPT 5.6 Sol 和 Mythos 5，而 Cyber Gym 是我们所有人使用的主要基准测试。
”DeepMind 联合创始人、现任微软 AI 首席执行官穆斯塔法·苏莱曼表示。
据微软介绍，MAI-Cyber-1-Flash 的训练数据来自其庞大的网络安全生态系统，包括微软安全响应中心、每天处理的超过 100 万亿个安全信号，以及来自 160 万客户的洞察。
该公司还使用强化学习反馈循环，基于真实的攻击、防御和修复结果持续改进模型。
微软将 MAI-Cyber-1-Flash 描述为一个紧凑型、专注于代码的网络安全模型，源自 MAI Thinking-1 系列。
其训练使用了来自微软安全基础设施的数据，涵盖身份、终端、云和网络环境，以及大量真实漏洞利用和修复案例库。
价格也是微软此次发布的一大亮点。
该公司表示，MDASH 中的 MAI-Cyber-1-Flash 能够以其他领先模型一半的成本完成工作。
该配置通过为不同任务匹配最合适的模型，而非将所有请求都路由至单个昂贵的前沿模型，相较于当前生产环境中的 MDASH 部署，可节省近 50%的成本。
其针对 Anthropic 的竞争意图溢于言表。
在白宫曾暂时阻止 Mythos 之后，该模型因其攻击能力而成为默认的网络安全模型，获得了极大关注。
微软现在表示，其自研专用模型以一半的成本超越了 Mythos，其训练数据来自数十年防御企业环境的经验，而 Anthropic 并不具备这些数据。
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