OrcaRouterのサイバーセキュリティチーム、OrcaCyber、Alibaba「Qwen3.8 Flash Next」のアブリテーション版ウェイトを「Orca Cyber Tier」で公開

最良のサイバー防御は、敵対者より先に自社の弱点を見つけ出すこと。Hugging Faceで累計300万回超ダウンロードの「Qwen3.8 Flash Next」のアブリテーション版ウェイトを公開

最良のサイバー防御とは、実際の攻撃者が攻撃する前に、自社のインフラを継続的に攻撃テストし、敵対者よりも先に自社の弱点を見つけ出すことです。

FlashLabs株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役：細井洋一、以下「FlashLabs」）は、米国のAI研究機関Continuum AIが開発し、当社が日本市場向けに独占提供するAI推論ゲートウェイ「OrcaRouter」のサイバーセキュリティチーム「OrcaCyber」が、このサイバー防御テーゼに基づき、Alibabaのオープンウェイトモデル「Qwen3.8 Flash Next」をベースに、セキュリティ研究向けに拒否応答（コンテンツフィルタリング）を緩和したモデル「OrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated」のウェイトを公開したことをお知らせします（2026年10月27日発表※1）。本モデルは、「Orca Cyber Tier」のAPIで提供され、OrcaCyber Zero、OrcaCyber Ultraなど他のサイバーセキュリティモデルと並んで利用できます※1。モデルの詳細はOrcaRouterのモデルページを、Cyber Tierのモデル一覧はこちらをご覧ください。

本モデルは、自社インフラを継続的に攻撃テストする研究用途を想定しています。アブリテーション（abliteration）とは、モデルのウェイトから拒否応答を生み出す方向成分を取り除く手法です。脱獄用プロンプトや追加学習に頼らず、モデル自体の重みにフィルタリング緩和が組み込まれます。

主なポイント

• サイバー防御テーゼ「最良のサイバー防御は、実際の攻撃者が攻撃する前に自社インフラを継続的に攻撃テストすること」に基づく公開※1

• Hugging Faceで累計300万回超のダウンロードを記録するAlibaba「Qwen3.8 Flash Next」をベースに、拒否応答を緩和した研究用途のウェイトを公開※1※3

• ネイティブのコンテキストは262,144トークン（100万トークンまで拡張可能）、出力上限は131,072トークン（当社確認※2）

• テキスト・画像・動画のマルチモーダル入力に対応（当社確認※2）

• API価格は入力0.80米ドル、出力1.60米ドル（100万トークンあたり・当社確認※2）

• 「Orca Cyber Tier」で提供開始。ゼロデータ保持（ZDR）対応・利用申請制（当社確認※2）

開発の背景

サイバー攻撃の手法は高度化・自動化が進み、脆弱性の発見から悪用までの時間は急速に短縮しています。OrcaCyberは、実際の攻撃者が自社のインフラの弱点を突く前に、防御側が先回りして弱点を見つけ出し、対策を講じることが最良のサイバー防御であると考えています。このサイバー防御テーゼに基づき、セキュリティ研究者が自社の本番インフラを継続的に攻撃テストできる環境の整備を進めています※1。

Alibabaが2026年8月26日に公開したオープンウェイトモデル「Qwen3.8 Flash Next」は、Hugging Faceで累計300万回超のダウンロードを記録する人気モデルです※3。直近1か月でも100万回超のダウンロードがあり（@OrcaRouter発表※1）、セキュリティコミュニティからも広く注目を集めています。OrcaCyberはこのモデルに着目し、攻撃テストの選択肢を広げるため、アブリテーション版ウェイトの公開に至りました※1。異なるモデルは異なる脆弱性を検出するため、複数のモデルを併用することで、より多くの弱点を敵対者よりも先に見つけ出すことができます※1。

公開するモデルについて

今回公開したのは、Alibabaが2026年8月26日に公開したオープンウェイトモデル「Qwen3.8 Flash Next」をベースに、拒否応答を緩和した研究用途のモデルです※3。ベースモデルはスパースMoE（Mixture of Experts・複数の専門モデルを組み合わせる構成）で、総パラメータは約1,760億、1トークンあたりの活性化パラメータは約60億です※3。ネイティブのコンテキストは262,144トークン（100万トークンまで拡張可能※3）、出力上限は131,072トークンです（当社確認※2）。

また、テキスト・画像・動画を入力できるマルチモーダル設計で、インターフェースやエラー状態のスクリーンショット、ネットワーク／アーキテクチャ図、ダッシュボード、録画セッションなどを、ソースコードや長いテキストコンテキストと併せて解析できます※2。思考モード（推論の強度は低・中・高から選択可能・無効化も可能）が標準で有効になっており、ネイティブの関数呼び出しと構造化JSON出力にも対応しているため、ツールを呼び出しながら計画を実行するエージェント型のセキュリティツールにも適しています（当社確認※2）。

本モデルは「Orca Cyber Tier」のAPI（OpenAI互換）で提供しており、価格は入力0.80米ドル、出力1.60米ドル（100万トークンあたり・当社確認※2）です。ゼロデータ保持（ZDR）に対応しており、ZDRを有効にすると、リクエストは無保持契約のあるプロバイダーにのみ送信されます※2。利用には、検証済みのセキュリティ研究者であることの確認（利用申請制）が必要です※2。

評価について

OrcaCyberのモデルページによると、本モデルはDeepSWE 1.1で58.7、SWE-bench Proで62.5、LiveCodeBench v6で91.9、GPQA Diamondで91.7、Toolathlon Verifiedで73.5を報告しています※3。

これらの値は開発元（OrcaCyber）の発表に基づくものであり、アブリテーション版の再評価値ではありません※3。

責任ある利用について

本モデルは、セキュリティ研究者・レッドチーム／ブルーチームによる検証・研究用途に限定して提供します。利用にあたっては、OrcaRouterの「Orca Cyber Tier」への申請と審査が必要です※2。一方、本番システムでのAI利用には、OrcaRouterのガードレール（PIIシールド・コンテンツポリシー・エージェントファイアウォールなど）が標準で有効になっており、研究用途と本番利用の線引きを明確にした運用が可能です。

今後の展望

OrcaCyberは今後も、「実際の攻撃者が攻撃する前に、自社のインフラを継続的に攻撃テストし、敵対者よりも先に弱点を見つけ出す」というサイバー防御テーゼに基づき、セキュリティ研究者が自社の弱点を先回りして発見できる環境の整備と、AIの安全な利用環境の確保を両輪で進めてまいります。

OrcaRouterについて

OrcaRouterは、米国のAI研究機関Continuum AIが開発し、FlashLabs株式会社が日本市場向けに独占提供するAI推論ゲートウェイ（AIモデルへのアクセスを1つにまとめる中継サービス）です。OpenAI互換のAPIを備え、Anthropic、OpenAI、Google Gemini、DeepSeek、Grok、Qwenなど200以上のLLM・生成AIモデルを単一のゲートウェイから利用できます。直近では、GPT-6.1 Sol、Claude Sonnet 5.5、Gemini 3.8 Flash、Grok 4.6、DeepSeek-V4.1-Flashなど、各社の最新モデルが公開後まもなくカタログに追加されています。OrcaRouterのAIモデル一覧からすべてのモデルを確認できます。

会社概要

FlashLabs株式会社

• 本社所在地：東京都千代田区一番町10番8号

• 代表取締役：細井洋一

• 設立：2023年7月

• 事業内容：AI応用研究所（Human-AI Hybridで営業・CXの自動化・自律化。OSS音声モデルChromaの開発元）

• URL：https://www.flashlabs.ai/

Continuum AI

• 「次の10年の知能システムを支える基盤インフラを開発する研究機関（米国）」

• OrcaRouterの開発・提供

• URL：https://www.continuum01.ai/

本件に関するお問い合わせ

FlashLabs株式会社 マーケティング部 小林光喜

E-mail：[e-mail]

• ※1 本公開は、OrcaRouter公式Xアカウント（@OrcaRouter）の発表（2026年10月27日）に基づきます。公開内容は予告なく更新される可能性があります。

• ※2 モデル仕様・価格・提供ティア・ZDR対応・思考モード・関数呼び出しは、OrcaRouterのモデルページ（OrcaCyber: Qwen3.8 Flash Next Abliterated・2026年10月27日時点・当社確認）に基づきます。

• ※3 ベースモデル「Qwen3.8 Flash Next」の仕様（公開日・パラメータ構成・コンテキスト長・出力上限・マルチモーダル対応）およびダウンロード数は、Hugging Face上のモデルカード（Qwen/Qwen3.8-Flash-Next・2026年10月27日時点・当社確認）に基づきます。評価値（DeepSWE 1.1 58.7・SWE-bench Pro 62.5・LiveCodeBench v6 91.9・GPQA Diamond 91.7・Toolathlon Verified 73.5）は、OrcaRouterのモデルページに基づく開発元発表です。なお、アブリテーション版の再評価値ではありません。