Microsoft 推出的 MAI Cyber 1.1 Flash，是一款專為 MDASH 打造的模型。MDASH 是一套多代理程式流程，負責協調掃描、分類與修補建議。其主要亮點是，在偵測率相近的情況下，Token 用量可減少 18%。這對實際營運很有意義，因為反覆掃描大型程式碼庫，會讓每次看似微小的 Token 成本不斷累積。不過，節省 Token 只說明了部分情況。對資安團隊來說，真正重要的指標是每個經驗證漏洞的成本：自動化發現有多少是真正的陽性結果、需要耗費多少人力驗證，以及多久才能進入修補流程。
像 MAI Cyber 1.1 Flash 這類專用模型，在重複性的稽核工作上可能勝過通用型前沿 LLM，因為它們能濃縮領域知識，並善用程式碼與漏洞特徵中可預測的模式。在掃描流程中，較小、成本較低的模型可以執行更多輪次、內建確定性啟發式規則，並經過調校以產生結構化輸出，減少後續解析工作。這並不代表前沿模型毫無用處——面對模糊案例、漏洞利用鏈分析或自然語言摘要時，它們仍然能派上用場；但若是大量漏洞探索，專用架構與配合流程設計的方案更具成本效益。
評估 MAI Cyber 1.1 Flash 的團隊，應設計不只看 Token 用量與名目準確率的測試。比較時應納入：前 k 項發現的精確率、每次掃描的誤報率、每項發現所需的人工驗證分鐘數，以及修補所需時間。一項實用做法是進行 A/B 掃描：使用 MAI Cyber 1.1 Flash 搭配 MDASH 掃描具代表性的程式碼集，同時以舊版模型或前沿 LLM 平行執行，再比較經驗證的漏洞數量，以及驗證這些漏洞所需的累計工時。如此便能得出管理者可據以編列預算的實際單次行動成本指標。
最後，自動化漏洞掃描結果應視為工程流程的輸入，而非替代方案。發現的問題仍須經過分類、建立可重現的測試案例、在適用時對應 CVE，並制定優先級明確的修補計畫。整合方式——例如工單系統、CI 閘道與風險評分——將決定 Token 節省能否轉化為平均修補時間縮短。資安主管也應稽核涵蓋缺口：專用模型可能漏掉需要跨檔案推理的邏輯錯誤，或新型態的漏洞利用模式；這些情況可能需要更長上下文推理或針對性的對抗式模糊測試。