OrcaRouter 日本公式｜適応型推論ゲートウェイ🐳｜200+のLLMを1API・上乗せ0%・難易度で自動ルーティング｜コミュニティ ▶ https://xitter.cf/t.co/nAyh0H7UqN
Joined July 2025
- Tweets260
- Following27
- Followers106
- Likes320
Pinned Tweet
日本のサイバー防御には、深刻な課題があります。
世界ベンチマーク「CyberGym」で世界Top 3に入るOrcaCyber Harnessを使った社内検証では、日本のインフラは自律型サイバー攻撃に対して、特に脆弱な環境のひとつとして繰り返し浮かび上がりました。
だからこそ、今すぐ動く必要があります。
本日、OrcaCyber Japan Recovery Programを開始しました。
サイバー攻撃の被害を受けた国内組織に、OrcaCyberの無償クレジットと優先アクセスを提供します。
攻撃が自律化するなら、防御も自律化しなければならないです。
Japan has a serious cyber defense problem.
In our internal OrcaCyber Harness testing (Top 3 globally on CyberGym) — Japan consistently appeared among the most vulnerable environments to autonomous cyber attacks.
So we’re acting now.
Today we launched the OrcaCyber Japan Recovery Program: free OrcaCyber credits and priority access for Japanese organizations hit by cyberattacks.
Attackers are becoming autonomous. Defenders need autonomous AI too.
---
日本のサイバー防御には、深刻な課題があります。
世界ベンチマーク「CyberGym」で世界Top 3に入るOrcaCyber Harnessを使った社内検証では、日本のインフラは自律型サイバー攻撃に対して、特に脆弱な環境のひとつとして繰り返し浮かび上がりました。
だから、今すぐ動きます。
本日、OrcaCyber Japan Recovery Programを開始しました。
サイバー攻撃の被害を受けた国内組織に、OrcaCyberの無償クレジットと優先アクセスを提供します。
攻撃が自律化するなら、防御も自律化しなければならない。
prtimes.jp/main/html/rd/p/00…
よく見落とされるモデル最適化は、難しい問題を解くために必要なトークンを減らすことです。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 と 0910 の比較における初期観察（自社インフラのデータに基づく）:
・TTFT（最初のトークン応答までの時間）が約30%低下
・推論トレースと出力が短くなり、冗長なトークンを排除
・トークン単価は同じでも、タスク完了あたりのコストが低下
・インテリジェンスが向上: Terminal-Bench は 31.2 → 42.3、DeepSWE は 74.2 → 77.0
調査チームはこれらの変化を調べました。
有力な仮説は、DeepSeek がセルフディスティレーション（自己蒸留）を適用し、冗長な推論を圧縮しつつ能力を維持・向上させた可能性が高いというものです。正確な学習方法は未確認です。DeepSeek チームは生成トークンあたりのインテリジェンス向上を最適化しているように見えます。
The most underrated model optimization is generating fewer tokens to solve harder problems.
Early observations on DeepSeek V4.1 Flash 1017 vs. 0910 based on our internal infra data:
~30% lower TTFT.
Shorter reasoning traces and outputs, eliminating redundant tokens.
Lower cost per completed task, despite identical per-token pricing.
Better intelligence: Terminal-Bench improves from 31.2 → 42.3; DeepSWE from 74.2 → 77.0.
Our research team investigated these changes. Our leading hypothesis is that DeepSeek very likely applied self-distillation to compress redundant reasoning while preserving or improving capability. The exact training method remains unconfirmed. Deepseek team seems to optimize for more intelligence per generated token.
OrcaCyber Nano 1.0 が、16GB GPU 向けの独立コミュニティ評価で21モデル中1位を獲得しました。スコアは 89.8/100 です。
7カテゴリ・72タスク: Coding（コーディング）、Reasoning（推論）、Instruction Following（指示追従）、Web Search（ウェブ検索）、Agent（エージェント）、Vision（ビジョン）、Long Context（ロングコンテキスト）。
27Bパラメータ。13GBモデル。V100 16GB 1枚で毎秒60トークン。
詳細なベンチマーク結果は、リプライのリンクからご覧ください。
OrcaCyber Nano 1.0 just ranked #1 among 21 models in an independent community evaluation for 16GB GPUs, scoring 89.8/100.
72 tasks across 7 categories: Coding, Reasoning, Instruction Following, Web Search, Agent, Vision, and Long Context.
27B parameters. 13GB model. 60 tokens/sec on a single V100 16GB.
Full benchmarks: github.com/Abdelhayali/V100-…
評価結果が出ました。
OrcaCyber Nano 1.0 は SWE-bench Verified で 78.4% を記録し、DeepSeek V4 Flash の公表値 79.0% に迫る結果となりました。
サイバー防御向けに設計された 27B の dense（密結合型）オープンウェイトモデルで、16GB 未満のローカル環境での動作を想定しています。
詳細はリプライのリンクからご覧ください。
Full eval results are in.
OrcaCyber Nano 1.0 scores 78.4% on SWE-bench Verified, nearly matching DeepSeek V4 Flash's reported 79.0%.
A 27B dense open-weight model designed to run locally under 16GB for cyber defense.
huggingface.co/orcarouter/Or…
相次ぐ情報漏洩。
システムの継続的な脆弱性診断とコードのセキュリティレビューを実行していく必要があります。
岩井コスモ証券、4611人の顧客情報漏えい 委託先に不正アクセス(アスキー)
#Yahooニュース
news.yahoo.co.jp/articles/e0…
OpenCodeのライブハッキング事件を受けて、誰もが標的になり得るということが明らかになりました。
弊社は現在、サイバー攻撃の真っ最中にある方を対象に、OrcaCyberモデルへの無料優先アクセスを提供しています。
防御。
調査。
復旧。
申請はリプライのリンクからどうぞ。
Following the OpenCode live hack incident, one thing is clear: everyone could be a target.
We're now offering FREE priority access to OrcaCyber models for anyone actively under cyberattack.
Defend. Investigate. Remediate.
Apply now: orcarouter.ai/models?tier=cy…
🚨 緊急リリース: OrcaCyber Nano 1.0がオープンウェイト（重み公開）になりました。OrcaCyberモデルシリーズ（Nano・Zero・Ultra）の一環です。初期評価によると、Nanoは16GB未満クラスのローカルモデルの中で最も高性能です。27Bパラメータ。262Kコンテキスト。ビジョン対応。完全オフライン。
初期ベンチマーク:
AIME 2025: 96.23%
MATH-500: 98.60%
GSM8K: 97.50%
MBPP+: 84.66%
IFEval: 82.81%
AI防御・脆弱性調査・コードセキュリティ・インシデントレスポンス向けに設計されています。ディフェンダーは待てないため、早期リリースします。サイバー特化の評価結果は次回発表予定です。
🚨 Emergency release: OrcaCyber Nano 1.0 is now open-weight.
Part of our OrcaCyber model series: Nano, Zero, Ultra.
Based on our early evals, Nano is the most capable local model in its under-16GB class. 27B parameters. 262K context. Vision. Fully offline.
Early benchmarks:
AIME 2025: 96.23%
MATH-500: 98.60%
GSM8K: 97.50%
MBPP+: 84.66%
IFEval: 82.81%
Built for AI defense, vulnerability research, code security, and incident response.
We're shipping early because defenders can't wait. Cyber-specific evals coming next.
huggingface.co/orcarouter/Or…
オープンモデルとコミュニティのエンジニアリング力がものを言います。
ある開発者が、当社のQwen3.8 Flash Next Uncensoredを、老朽化したAMD MI50 GPU 3基で動作させました。
初期状態: 0.5トークン/秒。
最適化後: 約10トークン/秒。
同じGPU・同じモデル重みのまま20倍高速化です。
一番の驚きは、CPUスレッドを32から8〜12に減らすと性能が劇的に改善したこと。ボトルネックはGPUではないこともあります。使い方次第です。
Open models and community engineering matter.
A developer got our Qwen3.8 Flash Next Uncensored running on 3 aging AMD MI50 GPUs.
Initially: 0.5 tokens/sec.
After optimization: ~10 tokens/sec.
20× faster. Same GPUs. Same model weights.
The biggest surprise? Reducing CPU threads from 32 to 8–12 dramatically improved performance.
Sometimes the bottleneck isn't the GPU. It's how you use it. This is the power of open-source AI.
huggingface.co/orcarouter/Qw…
サイバーリスクは凸型です。重大な脆弱性を1つ見逃せば、クリーンなスキャン数千回分を上回る価値が失われます。だからこそ、サイバー向けポストトレーニング（追加学習）による検知アルファ（検知上の優位性）が重要なのです。当社はオープンソースのサイバーモデルと専門特化モデルを、1つのAPIとウォレットで提供しています。経済的に合理的な場面で、それぞれを使い分けてください。
OpenCodeチームは優れた開発者であり、彼らのことは心から尊敬しています。セキュリティインシデントは誰にでも起こり得ます。特に大規模な運用ではなおさらです。
OrcaRouterも、同様の攻撃に直面したことがあります。
継続的なセキュリティコードレビューとペネトレーションテストが欠かせないのはもちろん、BYOK（Bring Your Own Key）認証情報の保護も同じくらい重要です。今回、改めて気づかされました。
OrcaRouterでは、BYOKキーは保存時にAES-256-GCMで暗号化されています。
AIエコシステム全体が、より強固なセキュリティを必要としています。OpenCodeチームがこの試練を乗り越えられるよう、応援しています。💪
The OpenCode team are great builders, and we have huge respect for them. Security incidents can happen to anyone, especially at scale.
We've faced similar attacks at OrcaRouter.
This is a reminder that continuous security code reviews and pentesting are essential, but so is protecting BYOK credentials.
At OrcaRouter, BYOK keys are encrypted at rest with AES-256-GCM.
The entire AI ecosystem needs stronger security. We're rooting for the OpenCode team to get through this. 💪
DeepSeek V4.1 Flash Freeも公開しました！
詳しくは下記よりご確認ください。
DeepSeek V4.1 Flash FREE is also live: orcarouter.ai/models/deepsee…
Terms here: orcarouter.ai/offers
DeepSeek V4.1 Flash が、OrcaRouter で最新のモデル重みに更新されました！🚀
モデル名も API も同じなので、変更は不要です。
詳細はリプライのリンクからどうぞ。
DeepSeek V4.1 Flash has been updated with the latest model weights on OrcaRouter! 🚀
Same model name, same API. No changes required.
orcarouter.ai/models/deepsee…
