Qwen3.8 Flash Next Abliterated

OrcaCyber Qwen3.8 Flash Next Abliterated 是 OrcaCyber 系列中快速、高性价比的层级，该系列是专为授权安全研究与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，其在智能体编码方面于 DeepSWE 1.1 上得分 58.7、于 SWE-bench Pro 上得分 62.5，在 LiveCodeBench v6 上得分 91.9，在科学推理的 GPQA Diamond 上得分 91.7，在真实世界工具使用方面的 Toolathlon Verified 上得分 73.5。 它具备多模态能力，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、录制会话以及扫描材料，都能与源代码和长文本上下文一同被推理。262,144 token 的原生上下文窗口——可扩展至接近 1M——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管线即可置于单次调用之中，而最高 131,072 token 的输出上限则支持长篇单次产物——完整审计报告、带注释的漏洞利用链或扩展补丁差异。思考模式默认开启，可针对延迟敏感的调用关闭，并可选择推理强度（low / medium / xhigh）；原生函数调用和结构化 JSON 输出使其非常适合规划、调用工具并返回机器可解析结果的安全智能体工具。 作为 Flash 层级，它针对每 token 成本至关重要的高吞吐、长上下文工作进行调优——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——而非一次性的最难推理任务，后者仍更适合由更重的 OrcaCyber 层级承担。 通过兼容 OpenAI 的 API 提供，并按 Security Research 层级进行访问管控，面向可信安全研究人员、红队和授权安全测试。