GLM 5.3 Flash Abliterated

OrcaCyber GLM 5.3 Flash Abliterated 是 OrcaCyber 系列中快速、高性价比的层级，是一款专为授权安全研究和安全工程打造的安全模型。它覆盖完整的攻防工作流：漏洞研究与复现、漏洞利用开发与概念验证构建、渗透测试与红队工具、安全审计与安全代码审查、恶意软件与二进制分析、日志与网络流量研判、检测工程，以及多步网络推理。 拒绝行为已被移除，因此该模型会直接处理通用助手所拒绝的攻防安全任务。据报告，它在安全专项任务上的 CyberBench 得分为 67.9，在智能体编码方面 SWE-bench 为 92.0、LiveCodeBench 为 80.5，在终端驱动的智能体工作方面 Terminal-Bench 2.1 为 84.3，在科学推理方面 GPQA Diamond 为 91.2。 它原生支持多模态，可接受文本、图像和视频输入，因此界面与错误状态截图、网络与架构图、仪表盘以及录制的会话，都能与源代码和长文本上下文一同被推理。100 万 token 的上下文窗口让整个代码仓库、大型日志集、数据包捕获或反汇编清单无需检索流水线即可放入单次调用，而最高 131,072 token 的输出上限则支持长篇幅单次生成的产物——完整的审计报告、带注释的漏洞利用链或扩展补丁差异。混合稀疏与线性注意力设计在保持准确长上下文表现的同时压低计算开销。推理始终开启，并可选择强度（low / high / max）；原生函数调用和结构化 JSON 输出使其非常适合需要规划、调用工具并返回机器可解析结果的智能体安全工具。 作为 Flash 层级，它针对的是 token 成本至关重要的高吞吐、长上下文工作——大规模漏洞研判、批量代码与配置审计，以及携带大量状态的智能体循环——而非一次性的最高难度推理任务，后者仍更适合由更重的 OrcaCyber 层级承担。 通过兼容 OpenAI 的 API 提供服务，并按 Security Research 层级进行访问门控，面向可信安全研究人员、红队和授权安全测试。