Qwen3.8 Flash Next Abliterated

OrcaCyber Qwen3.8 Flash Next Abliterated는 승인된 보안 연구 및 보안 엔지니어링을 위해 특별히 구축된 사이버보안 모델인 OrcaCyber 라인의 빠르고 비용 효율적인 계층입니다. 취약점 연구 및 재현, 익스플로이트 개발 및 개념 증명 구축, 침투 테스트 및 레드팀 도구, 보안 감사 및 보안 코드 리뷰, 악성코드 및 바이너리 분석, 로그 및 네트워크 트래픽 트리아지, 탐지 엔지니어링, 다단계 사이버 추론 등 공격 및 방어 워크플로 전반을 다룹니다. 거부 동작이 제거되어, 일반 목적 어시스턴트가 거절하는 공격적 보안 작업에도 모델이 직접 대응합니다. 에이전틱 코딩의 경우 DeepSWE 1.1에서 58.7, SWE-bench Pro에서 62.5를, LiveCodeBench v6에서 91.9, 과학적 추론의 GPQA Diamond에서 91.7, 실제 도구 사용의 Toolathlon Verified에서 73.5를 보고합니다. 멀티모달 모델로 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 받아들이므로 인터페이스 및 오류 상태 스크린샷, 네트워크 및 아키텍처 다이어그램, 대시보드, 녹화된 세션, 스캔 자료를 소스 코드 및 긴 텍스트 컨텍스트와 함께 추론할 수 있습니다. 262,144토큰 네이티브 컨텍스트 윈도우는 1M 방향으로 확장 가능하여 전체 저장소, 대규모 로그 세트, 패킷 캡처 또는 디스어셈블리 목록이 검색 파이프라인 없이 단일 호출에 들어갈 수 있으며, 최대 131,072토큰의 출력 상한은 완전한 감사 보고서, 주석이 달린 익스플로이트 체인, 확장된 패치 diff 같은 긴 단일 패스 산출물을 지원합니다. 사고 모드는 기본적으로 켜져 있으며 지연에 민감한 호출에서는 끌 수 있고, 추론 노력도(low / medium / xhigh)를 선택할 수 있습니다. 네이티브 함수 호출과 구조화된 JSON 출력은 계획을 세우고 도구를 호출하며 기계가 파싱 가능한 결과를 반환하는 에이전틱 보안 도구에 적합합니다. Flash 계층으로서 토큰당 비용이 중요한 고처리량·긴 컨텍스트 작업 — 대규모 취약점 트리아지, 대량 코드 및 구성 감사, 많은 상태를 유지하는 에이전트 루프 — 에 맞게 조정되었으며, 일회성 최난도 추론 작업에는 더 무거운 OrcaCyber 계층이 여전히 더 적합합니다. OpenAI 호환 API를 통해 제공되며, 신뢰할 수 있는 보안 연구원, 레드팀, 승인된 보안 테스트를 위해 Security Research 계층으로 접근이 제한됩니다.