
OrcaCyber Zero 1.0 и резерв в $150 000: OrcaRouter присоединяется к Omacom Foundation в качестве выдающегося корпоративного патрона
- OrcaНОВИНКАOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 за 1 млн токенов
- orcaНОВИНКАOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 за 1 млн токенов
- deepseekНОВИНКАDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Интеллект
- openaiOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Интеллект77Кодинг
- googleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Интеллект76Кодинг
- qwenQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Интеллект76Кодинг
- anthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Интеллект82Кодинг
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 за 1 млн токенов
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Интеллект72Кодинг
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 за 1 млн токенов
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Интеллект75Кодинг
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534Интеллект68Кодинг
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236Интеллект69Кодинг
- grokSpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244Интеллект77Кодинг
- metaMeta: Muse Spark 1.22026-08-0540Интеллект72Кодинг
- qwenQwen: Qwen3.8 Max2026-08-0345Интеллект76Кодинг
- deepseekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash 07312026-07-3135Интеллект69Кодинг
- minimaxMiniMax: MiniMax-H32026-07-31minimax/minimax-h3
- qwenQwen: Qwen3.7 Flash2026-07-27$0.03 / $0.13 за 1 млн токенов
- orcaOrcaDub: OrcaDub 1.02026-07-27orca/dub
OrcaRouter присоединился к Omacom Foundation в качестве выдающегося корпоративного патрона, пожертвовав токены на сумму $150 000 в Стратегические токеновые резервы Фонда. Этот резерв предназначен для работы по безопасности — в первую очередь для команд безопасности и ядра Фонда, а не для общего инференса. Первая модель, к которой обратятся эти команды, — это OrcaCyber Zero 1.0, наша модель для программирования, дообученная для анализа уязвимостей, их воспроизведения и исследований в области безопасности; сегодня она находится в закрытой бете. Это и есть объявление, а остальная часть этой страницы — обоснование, стоящее за ним.
Рассуждение началось с трафика. За 30 дней до этого объявления наши модели преодолели отметку в 1,5 миллиона загрузок на Hugging Face, и структура того, что проходило через роутер, изменилась вместе с ним.
Вопрос «какая модель для этой сводки самая дешёвая» перестал быть единственным поступающим вопросом; вопрос «может ли что-нибудь здесь прочитать этот краш, этот патч или этот отчёт и сказать мне, что это на самом деле» стал обычным. Роутер — неподходящее место, чтобы отвечать на этот вопрос, и хорошее место, чтобы его заметить. Поэтому вместо того, чтобы удешевлять общий инференс, который и так уже дёшев и становится ещё дешевле, мы платим за ту часть работы, где неверный ответ обходится дороже всего.
К чему присоединился OrcaRouter и куда идут токены
«Distinguished Corporate Patron» — это корпоративный уровень Omacom Foundation. Покровительство представляет собой разовое пожертвование, а не подписку, и это пожертвование в размере 150 000 долларов в токенах, внесённых в Strategic Token Reserves — единый пул, из которого собственные команды Фонда черпают средства для своей работы.
Важнее, куда направляются средства, чем сама сумма. Резерв — это не купон, и ничего из этого не поставляется в виде бесплатного тарифа или промокода. Токены расходуются, когда инженер Foundation запускает реальную задачу через OrcaRouter, тот же слой маршрутизации, которым пользуются все остальные. Мы предпочли бы оплачивать вычисления под конкретный инженерный вопрос (воспроизводится ли этот баг, держится ли этот патч), а не финансировать неограниченный пул чата.
Почему пожертвование направлено на работу по безопасности, а не на общий инференс?
Общий инференс — это решённая половина этого рынка. Компетентная общая модель доступна дёшево, маршрутизация к ней уже почти стала стандартной услугой, а дополнительные $150 000 общей мощности дают команде очень мало того, чего она не могла бы получить и так. Ценность предельного токена там примерно равна его стоимости.
Работа в сфере безопасности ведёт себя иначе в трёх отношениях, которые важны для того, кто платит по счетам.
• Задачи длительные. Чтение отчёта, создание воспроизводимого примера и проверка исправления не решаются за один ход, и они расходуют токены не так, как суммаризация.
• Модели, которые хорошо с этим справляются, являются специализированными, а не универсальными.
• У работы есть проверяемый результат: уязвимость либо воспроизводится, либо нет.
Именно это последнее свойство делает эти расходы оправданными. Мы финансируем не мнения о безопасности. Мы финансируем попытки, которые заканчиваются чем-то, что команда ядра может рассмотреть и принять или отклонить.
Чему была обучена OrcaCyber Zero 1.0?
Три работы, и все они связаны с безопасностью: анализ уязвимостей, воспроизведение уязвимостей и исследование в области безопасности.
Анализ — это задача чтения: получив отчёт, дифф или компонент, нужно понять, в чём заключается изъян и где он находится. Воспроизведение — это задача сборки, и именно оно отличает модель безопасности от обычной модели для программирования со строгим системным промптом: нужно создать входные данные, которые действительно вызывают это условие, а не описание его. Исследование безопасности — это открытая, неограниченная часть, где никто не выдаёт тебе аккуратный тикет, и сначала нужно найти цель.
Измеренный результат, которым мы располагаем, охватывает задачу воспроизведения. На CyberGym Level 1 — бенчмарке, составленном из 188 проектов с открытым исходным кодом, — OrcaCyber Zero 1.0 воспроизводит 1 478 из 1 507 реальных уязвимостей с первой попытки, что даёт 98,07% успешных прохождений. Число, которое стоит прочитать дважды, — это первая попытка. Это измерение не предполагает второй попытки, и окно выпуска тоже. Что представляет собой модель и где она находится в каталоге, указано на странице OrcaCyber Zero 1.0.


Где на самом деле проходит периметр: вызовы, которые делает модель
Zero 1.0 читает и воспроизводит изъяны в коде. Он ничего не говорит о слое, который большинство команд сейчас выстраивают вокруг него. В тот момент, когда модели вручают инструменты, интересные сбои перестают быть текстом и становятся вызовами: какой инструмент она выбирает, какие аргументы передаёт, разрешено ли полученному результату менять то, что она делает дальше. Модель, которая хорошо читает C, не защищает пайплайн, в котором агента можно уговорить вызвать не тот эндпоинт с не теми аргументами.
Это вторая половина работы по безопасности здесь, и именно поэтому слово «безопасность» в нашем каталоге не начинается и не заканчивается исследованием уязвимостей. Командам, запускающим агентов против внутренних систем, приходится рассматривать слой вызовов как поверхность атаки — это проблема, которую межсетевой экран агента для вызовов инструментов и MCP призван решить. Работа над ядром и работа по безопасности видят обе эти половины, и резерв охватывает и то, и другое.

Что означает закрытая бета для команды, которая хочет получить доступ?
Доступ предоставляется для каждого конкретного сценария использования, а не включается для всех. OrcaCyber Zero 1.0 находится в закрытой бете, и область намеренно сужена: доверенные исследования в сфере безопасности, анализ и воспроизведение уязвимостей и рабочие процессы red-team. Ключевое слово — «закрытость»: доступ ограничен этой работой, а не общим трафиком к модели.
На практике быстрее всего продвигается запрос, который приходит с прикреплённой целью: компонент, который вы поддерживаете, класс уязвимостей, который вы ищете, проект, который вы ведёте в этом квартале. Если хотите попасть, скажите, на что вы намерены направить модель. Обычные чат-запросы не встают в очередь впереди команды безопасности, у которой есть реальный тестовый пример, и не должны. Бета расширяется по мере того, как оценка выдерживает проверку; мы не открываем её быстрее, чем можем судить о том, что возвращается.
Как расходуется резерв
Токены в резерве не закреплены за одной моделью, и механика заслуживает отдельного абзаца, потому что она объясняет форму пожертвования. Запросы поступают на маршрутизатор, и адаптивная маршрутизация решает, куда направляется каждый из них. На практике распределение выглядит так.
• Проверка патча, триаж сбоев, попытка воспроизведения — Куда это ведёт Маршрут, оптимизированный под безопасность: OrcaCyber Zero 1.0 vs Почему Это долго, это специализированно, и ответ можно проверить
• Заметки о выпуске, сводки изменений, названия тестов, строка документации скрипта — куда это идёт. Универсальная модель, такая как GLM 5.3 Flash, против. Почему она обходится дешевле и лучше подходит для задачи.
Вот почему пожертвование — это токены, а не бесплатный тариф на одну модель. Команды Фонда получают те же решения маршрутизации, что и все остальные, при этом маршрут безопасности доступен, когда задача его заслуживает, и не списывается с них, когда нет. Резерв, расходуемый таким образом, служит дольше, чем резерв, потраченный на одну модель, и он оставляет выбор модели за тем, кто знает задачу.
Главный вывод
Работа по безопасности — правильное место для этих денег, и причина не в эмоциях. Инференс общего назначения — это товар с падающей ценой; воспроизведение уязвимостей — задача с проверяемым ответом и высокой стоимостью каждой попытки, и именно здесь пожертвованный токен выполняет измеримую работу. Команде ядра всё равно, как звучит модель. Ей важно, запускается ли репродьюсер.
Если вы уже маршрутизируете трафик через нас, для вашего трафика на этой неделе ничего не меняется. Меняется то, что происходит на нашей стороне: у модели, которую мы считаем самым значимым по последствиям из всего, что мы создали, теперь появился первый требовательный пользователь — с трудной задачей и без терпения к правдоподобно звучащему неверному ответу. Это лучшая проверка, чем любой пост о запуске, и мы предпочли бы, чтобы нас оценивали именно по ней.
Примечание об источниках: указанные вендором цифры — это пожертвование токенов на сумму $150 000 в Strategic Token Reserves фонда Omacom Foundation, сфера, на которую направлен этот резерв, а также статус закрытой беты и условия доступа OrcaCyber Zero 1.0. Наше собственное измерение — это результат CyberGym Level 1: 1 478 из 1 507 воспроизведений с первой попытки, доля успешных прохождений 98,07%, на бенчмарке, составленном из 188 проектов с открытым исходным кодом, который мы провели сами. По данным платформы — 1,5 миллиона скачиваний наших моделей на Hugging Face за 30 дней до этого анонса, взятые из собственных счётчиков платформы. Здесь ни одна цифра не приписывается третьей стороне, и ни одна внешняя сторона не указана в качестве источника какого-либо вывода. Опубликовано 2026-09-19, цифры сверены с нашими собственными записями в тот же день.
