Qwen3.8 Flash Next Abliterated

OrcaCyber Qwen3.8 Flash Next Abliterated est le palier rapide et économique de la gamme OrcaCyber, un modèle de cybersécurité conçu spécifiquement pour la recherche et l’ingénierie de sécurité autorisées. Il couvre l’ensemble du flux de travail offensif et défensif : recherche et reproduction de vulnérabilités, développement d’exploits et construction de preuves de concept, tests d’intrusion et outillage red team, audit de sécurité et revue de code sécurisée, analyse de malwares et de binaires, triage de journaux et de trafic réseau, ingénierie de détection, et raisonnement cyber multi-étapes. Le comportement de refus est supprimé, de sorte que le modèle traite directement les tâches de sécurité offensive que les assistants généralistes refusent. Il obtient 58,7 sur DeepSWE 1.1 et 62,5 sur SWE-bench Pro pour le codage agentique, 91,9 sur LiveCodeBench v6, 91,7 sur GPQA Diamond pour le raisonnement scientifique, et 73,5 sur Toolathlon Verified pour l’utilisation d’outils en conditions réelles. Il est multimodal et accepte en entrée du texte, des images et des vidéos, ce qui permet de raisonner sur des captures d’écran d’interfaces et d’états d’erreur, des schémas de réseau et d’architecture, des tableaux de bord, des sessions enregistrées et des documents numérisés, parallèlement au code source et à un long contexte textuel. Une fenêtre de contexte native de 262 144 tokens — extensible jusqu’à 1 M — permet de traiter des dépôts entiers, de grands ensembles de journaux, des captures de paquets ou des listings de désassemblage en un seul appel, sans pipeline de récupération, tandis qu’un plafond de sortie allant jusqu’à 131 072 tokens prend en charge de longs artefacts en une seule passe — rapports d’audit complets, chaînes d’exploitation annotées ou diffs de correctifs étendus. Le mode réflexion est activé par défaut et peut être désactivé pour les appels sensibles à la latence, avec un effort de raisonnement sélectionnable (low / medium / xhigh) ; l’appel de fonctions natif et la sortie JSON structurée le rendent particulièrement adapté à l’outillage de sécurité agentique qui planifie, invoque des outils et renvoie des résultats analysables par machine. En tant que palier Flash, il est optimisé pour les travaux à haut débit et à long contexte où le coût par token compte — triage de vulnérabilités à grande échelle, audit en masse de code et de configurations, et boucles d’agents véhiculant beaucoup d’état — plutôt que pour les tâches de raisonnement les plus difficiles en une seule passe, pour lesquelles les paliers OrcaCyber plus lourds restent plus adaptés. Servi via une API compatible OpenAI et dont l’accès est restreint au palier Security Research pour les chercheurs en sécurité de confiance, les red teams et les tests de sécurité autorisés.