Microsoft hat MAI-Cyber-1-Flash vorgestellt, sein erstes dediziertes Cybersicherheitsmodell, und es in MDASH integriert, ein System zur Schwachstellensuche, das nach Angaben des Unternehmens Anthropic’s Mythos 5 und OpenAI’s GPT-5.6 Sol übertroffen hat, während die Kosten im Vergleich zu Microsofts derzeit bester MDASH-Konfiguration um 50% gesenkt wurden.

Laut Microsoft erzielte die kombinierte MDASH-Konfiguration 95.95% bei CyberGym, einem Benchmark, bei dem KI-Agenten 1,507 bekannte Schwachstellen in 188 Open-Source-Projekten reproduzieren müssen. CyberGym bewertet Systeme nach dem Prozentsatz der Schwachstellen, die sie in einer kontrollierten Umgebung erfolgreich reproduzieren.

Microsoft erklärte, das Ergebnis habe MDASH vor GPT-5.5 Cyber mit 85.6%, Mythos 5 mit 83.8%, GPT-5.6 Sol mit 83.6% und Gemini 3.5 Flash Cyber mit 83.2% platziert. Der Wert wurde von Microsoft selbst gemeldet und war zum Zeitpunkt der Veröffentlichung noch nicht in der öffentlichen CyberGym-Bestenliste erschienen, obwohl der Benchmark einen öffentlichen Testsatz und eine definierte Erfolgsmetrik verwendet.

Benchmarks wie CyberGym sind relevant, weil sie prüfen, ob ein Agent über das Markieren verdächtigen Codes hinausgehen und eine bekannte Schwachstelle tatsächlich reproduzieren kann. Das ist weiterhin enger gefasst als der Nachweis, wie ein System in privaten Codebasen abschneiden wird, bietet Forschern und Sicherheitsteams jedoch eine gemeinsame Grundlage zum Vergleich von Systemen zur Schwachstellensuche.

MAI-Cyber-1-Flash arbeitet innerhalb des Systems nicht allein. Microsoft zufolge übernimmt das Modell bis zu 90% der Aufgaben, während MDASH die schwierigsten 10% an GPT-5.4 weiterleitet. Dieses Routing ist wichtig, weil Tokens — die Textabschnitte, die ein KI-Modell verarbeitet — jedes Mal Kosten verursachen, wenn ein Modell Code liest oder eine Antwort erzeugt.

Microsoft beschrieb die Veröffentlichung als das erste Mal, dass eines seiner auf Effizienz ausgerichteten Modelle ein dichtes, dem Stand der Technik entsprechendes Modell schlagen konnte, das für breitere allgemeine Fähigkeiten entwickelt wurde. „When combined with MDASH, (MAI-Cyber-1-Flash) delivers world-class performance at 50 percent of the cost of leading models,“ schrieb Microsoft-CEO Satya Nadella.

Today, we are announcing a series of updates that give customers frontier-grade security at half the cost. MAI-Cyber-1-Flash is our first cybersecurity model, built ground up to find the most challenging vulnerabilities in complex code bases. When combined with MDASH, it… pic.twitter.com/npcIihN1H7 — Satya Nadella (@satyanadella) July 27, 2026

Ein Modell, in diesem Fall MAI-Cyber-1-Flash, ist das KI-System, das Schlussfolgerungen über Code zieht. Ein Harness, in diesem Fall MDASH, ist die umgebende Maschinerie: die Agenten, Werkzeuge, Prüfungen und Workflows, die entscheiden, wo gesucht wird, mutmaßliche Ergebnisse hinterfragen, Duplikate entfernen und nachweisen, dass ein Fehler ausgelöst werden kann.

MDASH nutzt mehr als 100 spezialisierte Agenten, die Code prüfen, darüber abwägen, ob ein Fund echt ist, und einen Proof of Concept erstellen — eine funktionierende Demonstration, dass die Schwachstelle existiert. Dieser Proof-of-Concept-Schritt ist für Softwareteams zentral, weil ungeprüfte Fehlermeldungen zusätzlichen Triage-Aufwand verursachen können, während reproduzierbare Funde leichter zu priorisieren und zu beheben sind.

Microsoft erklärte, gelegentliche Scans und verzögerte Patches würden veralten, da KI die Fehlersuche günstiger mache. Das Unternehmen argumentierte außerdem, seine jahrzehntelangen Sicherheitsdaten verschafften ihm einen Vorteil, und sagte: „No one can manufacture this history.“

Seit der Veröffentlichung von Claude Mythos versuchen Cybersicherheitsexperten, dessen Fähigkeiten zu erreichen oder zu übertreffen. Forscher reproduzierten eine Schwachstellensuche im Mythos-Stil mit öffentlichen Modellen für weniger als $30 pro Scan. Dawid Moczadło, einer der beteiligten Forscher, sagte, „the moat is moving from model access to validation.“

Das bedeutet, dass der knappe Teil des Prozesses zunehmend das System ist, das Funde belegen kann, ohne Entwickler mit Fehlalarmen zu überlasten.

Decrypt hatte zuvor berichtet, dass GPT-5.5 Cyber mit einem Wert von 85.6% kürzlich die öffentliche CyberGym-Führung übernommen und Mythos knapp geschlagen hatte. Microsofts neu gemeldeter Wert liegt etwa 10 Punkte über GPT-5.5 Cyber und 7.5 Punkte über dem vorherigen Ergebnis von MDASH, bewertet jedoch das vollständige System und nicht MAI-Cyber-1-Flash allein.

Microsoft bringt MDASH über Microsoft Security Exposure Management im Defender-Portal in eine private Preview. Kunden können Git-Repositories scannen, Funde überprüfen, die von unwahrscheinlich bis nachgewiesen eingestuft sind, und die Defender CLI nutzen, um vorgeschlagene Codekorrekturen für die Prüfung durch Entwickler zu generieren.

Die Preview begrenzt Repositories derzeit auf ungefähr 256MB und erlaubt einen gleichzeitigen Scan pro Mandant. Project Perception soll denselben Multi-Agenten-Ansatz voraussichtlich über Code-Scanning hinaus auf breitere Workflows für Bedrohungsüberwachung und Abhilfe ausweiten.