AiKraft
Релиз модели11 октября 2026 г., 11:17 МСК🤖 Auto

OrcaCyber Zero 1.5: 1M контекст и 100% на Cybench за $3

OrcaRouter выпустила специализированную LLM для кибербезопасности с окном в 1 млн токенов. Модель демонстрирует идеальные результаты на CTF-бенчмарках, предлагая доступ по цене, в разы ниже конкурентов.

Баннер новости 9405

Новый стандарт автономного пентестинга

Компания OrcaRouter представила OrcaCyber Zero 1.5 — модель, созданную для авторизованных исследований уязвимостей, разработки эксплойтов и пентестинга. В отличие от предшественника (Zero 1.0, выпущенного 17 сентября 2026 года), новая версия позиционируется как инструмент для автономных агентов, способных работать с огромными кодовыми базами. Ключевые технические характеристики включают контекстное окно в 1 миллион токенов, нативную поддержку вызова функций (function calling) и структурированные выходные данные.

Основная цель релиза — сместить фокус с простого обнаружения багов на их воспроизведение и валидацию. Модель способна анализировать сложные цепочки атак, ранжировать уязвимости по степени реальной эксплуатации и работать в режиме «черного ящика» без необходимости ручного вмешательства на каждом шаге.

Результаты бенчмарков: доминирование в кибербезе

OrcaRouter опубликовала результаты тестирования модели на четырех ключевых метриках. Стоит отметить, что все данные являются самоотчетными (vendor-reported) и не прошли независимую верификацию. Тем не менее, цифры выглядят впечатляюще, особенно в специализированных задачах:

Бенчмарк Результат OrcaCyber Zero 1.5 Примечание
Cybench 100% (39/39 задач) Неограниченное выполнение агентов. Покрытие 39 из 40 профессиональных CTF-задач.
CVE-Bench 95.8% (23/24 задачи) Оценка на подмножестве из 24 оцениваемых задач из 40 критических веб-CVE.
HumanEval+ 93.9% Метрика качества генерации кода.
SWE-bench Pro V2 76.5% Наихудший показатель среди опубликованных. Не является прямым аналогом стандартного SWE-bench.

Сравнение с конкурентами и цена

На рынке появляются и другие специализированные модели, но OrcaCyber Zero 1.5 выделяется агрессивным ценообразованием. В то время как модель Anthropic Claude Mythos Preview стоит $25 за входные и $125 за выходные токены, Orca предлагает значительно более доступный тариф. Сравнение с другими игроками рынка (данные от вендоров) выглядит следующим образом:

Параметр OrcaCyber Zero 1.5 OrcaCyber Zero 1.0 Claude Mythos Preview
Дата релиза 10 окт. 2026 17 сен. 2026 7 апр. 2026
Контекст 1M токенов 1M токенов Не раскрыто
Цена (Input / Output) $3.00 / $7.50 за 1M токенов $3.00 / $7.50 за 1M токенов $25 / $125 за 1M токенов
Доступ Gated Security Research Gated, закрытое бета-тестирование Партнеры Glasswing

Доступность и технические детали

Модель доступна исключительно через hosted API по адресу https://api.orcarouter.ai/v1 с использованием OpenAI-совместимого интерфейса. Весовые файлы модели не публикуются, квантованные версии отсутствуют. Доступ к API ограничен уровнем «Security Research Tier», который требует прохождения проверки (engagement, passkey, accepted terms) и предназначен для доверенных исследователей безопасности и red-команд.

Показатели задержки (latency) на момент релиза: p50 time-to-first-token составил 500 мс, p95 — 2.36 с. Эти данные основаны на небольшой выборке трафика (1.3K токенов за 7 дней), поэтому могут не отражать производительность при высокой нагрузке. Количество параметров модели не раскрывается.

Почему это важно

Релиз OrcaCyber Zero 1.5 сигнализирует о переходе ИИ в кибербезопасности от этапа «помощника» к этапу «автономного исследователя». Способность обрабатывать 1 млн токенов позволяет модели анализировать целые репозитории кода за один проход, что критически важно для поиска сложных уязвимостей (RCE, обход песочниц, эскалация привилегий). Низкая цена ($3/$7.50) делает такие мощные вычисления доступными для небольших команд безопасности, потенциально демократизируя доступ к передовым инструментам пентестинга.

Бенчмарки

БенчмаркOrcaCyber Zero 1.5Claude Mythos Preview
SWE-bench Pro V276.5%77.8%

Жирным — лучший результат в строке. Источник цифр — официальная публикация.

Источник: MarkTechPost ↗