GLM 5.3 Flash Abliterated

OrcaCyber GLM 5.3 Flash Abliterated는 OrcaCyber 라인의 빠르고 비용 효율적인 티어로, 승인된 보안 연구 및 보안 엔지니어링을 위해 특수 목적으로 구축된 사이버보안 모델입니다. 취약점 연구 및 재현, 익스플로잇 개발 및 개념 증명(PoC) 구축, 침투 테스트 및 레드팀 도구 제작, 보안 감사 및 보안 코드 리뷰, 악성코드 및 바이너리 분석, 로그 및 네트워크 트래픽 분류, 탐지 엔지니어링, 다단계 사이버 추론 등 공격 및 방어 워크플로 전반을 아우릅니다. 거부 동작이 제거되어 있으므로, 범용 어시스턴트가 거절하는 공격적 보안 작업에도 모델이 직접 대응합니다. 보안 특화 작업에서 CyberBench 67.9점, 에이전트형 코딩에서 SWE-bench 92.0점 및 LiveCodeBench 80.5점, 터미널 기반 에이전트 작업에서 Terminal-Bench 2.1 84.3점, 과학적 추론에서 GPQA Diamond 91.2점을 보고합니다. 기본적으로 멀티모달이어서 텍스트, 이미지, 영상 입력을 받아들입니다. 따라서 인터페이스 및 오류 상태의 스크린샷, 네트워크 및 아키텍처 다이어그램, 대시보드, 녹화된 세션을 소스 코드 및 긴 텍스트 컨텍스트와 함께 추론할 수 있습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 통해 전체 저장소, 대규모 로그 세트, 패킷 캡처, 디스어셈블리 목록을 검색 파이프라인 없이 단일 호출에 담을 수 있으며, 최대 131,072 토큰의 출력 상한은 긴 단일 패스 산출물 — 완전한 감사 보고서, 주석이 달린 익스플로잇 체인, 확장된 패치 diff — 을 지원합니다. 하이브리드 희소 및 선형 어텐션 설계는 연산량을 낮게 유지하면서 정확한 장문 컨텍스트 동작을 유지합니다. 추론은 항상 켜져 있으며 노력 수준(낮음 / 높음 / 최대)을 선택할 수 있고, 네이티브 함수 호출과 구조화된 JSON 출력을 지원하므로 계획을 세우고 도구를 호출하며 기계가 파싱 가능한 결과를 반환하는 에이전트형 보안 도구에 적합합니다. Flash 티어로서 토큰당 비용이 중요한 고처리량·장문 컨텍스트 작업 — 대규모 취약점 분류, 대량 코드 및 설정 감사, 많은 상태를 유지하는 에이전트 루프 — 에 맞춰 튜닝되어 있으며, 한 번의 최난도 추론 작업에는 더 무거운 OrcaCyber 티어가 더 적합합니다. OpenAI 호환 API를 통해 제공되며, 신뢰할 수 있는 보안 연구원, 레드팀, 승인된 보안 테스트를 위해 Security Research 티어로 접근이 제한됩니다.