54.7GBのモデルを15.7GBに。元モデルとの回答一致率は94.4%、ローカル環境で動かせます
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」の研究チームが、セキュリティ研究・防御的レッドチーミング向けのオープンウェイトモデル「OrcaSAQ-2 Cyber 27B Uncensored」のGGUF版を公開したことをお知らせします（2026年9月26日公開・Apache-2.0ライセンス）※1。
「OrcaSAQ-2 Cyber 27B Uncensored」は、270億パラメータ規模のサイバーセキュリティ特化モデルを、54.7GBから15.7GBへ約71%削減した軽量版です※2。圧縮前のモデルと比べた回答一致率（Top-1一致率）は94.4%、文章生成の自然さを示す指標（パープレキシティ）の差は0.80%。ファイル形式はGGUFで、一般に使われている実行環境であるllama.cppから、専用の推論サーバーを構築せずに手元のマシンで動かせます※2。
セキュリティ診断や脆弱性調査の現場では、対象のソースコード、実行ログ、見つかった脆弱性そのものが機密情報になります。外部のクラウドに送らずに手元で動かせることは、こうした業務の前提条件になりつつあります。本モデルは、その用途を想定し、サイバー領域の作業をローカル環境で完結させることを目的として公開されました※2。
主なポイント
- 270億パラメータ規模のサイバー特化モデル54.7GBを15.7GBへ圧縮（71.3%削減）※2
- 圧縮前のモデルとの回答一致率は94.4%。パープレキシティの差は0.80%、平均KLDは0.020※2
- コンテキスト長は26万2144トークン。長いコードや大量のログをまとめて扱える※2
- ファイル形式はGGUF（llama.cpp互換）。専用の推論サーバーなしで実行できる※2
- 想定用途は、防御的レッドチーミング、脆弱性調査、セキュリティコーディング、ツール利用とエージェント、ターミナル操作、許可されたセキュリティテスト※2
- ライセンスはApache-2.0。商用利用を含めて利用できる※1
- 元になったモデルは「Qwen3.8-27B-Uncensored」。内容フィルタリングを緩和したセキュリティ研究向けのモデル※1
開発の背景
セキュリティの仕事では、扱う情報のほとんどが機密です。診断対象のソースコード、社内システムのログ、まだ修正されていない脆弱性の内容は、いずれも外部に置きたくない情報です。しかし、こうした作業をAIに手伝わせる場合、多くのモデルはクラウド上でしか動かせず、入力を外部に送る必要がありました※2。
一方で、サイバー領域の作業をこなせるモデルは大きく、手元のマシンに収めることが難しいという課題がありました。270億パラメータ規模のモデルは、元の形式（BF16）では54.7GBのメモリを必要とし、一般的な開発用PCでは動かせません※2。
「OrcaSAQ-2 Cyber 27B Uncensored」は、この2つの制約を同時に解くために開発されました。小型化しても判断が変わらないことを測定し、ローカルで実行できるサイズに収めています※2。
圧縮方式と一致度
本モデルは、モデルの各部分が圧縮の影響を受けやすいかどうかを見極め、精度の配分を変える独自の混合精度圧縮方式（OrcaSAQ2）を、GGUF形式で書き出したものです※2。
すべての数値は、同じ評価手順で圧縮前のモデル（BF16）と比較して計測しています※2。
- ファイルサイズ：54.7GBから15.7GB（71.3%削減）
- 回答一致率（Top-1）：94.4%
- パープレキシティの差：0.80%
- 平均KLD：0.020
- コンテキスト長：26万2144トークン（変更なし）
圧縮は数学的に無損失ではなく、一致率94.4%は一部の判断が圧縮前と異なることを意味します※2。
想定用途と利用条件
想定している用途は次のとおりです※2。
- 防御的レッドチーミング（自社システムの弱点を事前に確認する演習）
- 脆弱性調査
- セキュリティコーディング
- ツール利用とエージェント
- ターミナル操作
- 許可されたセキュリティテスト
本モデルは、内容フィルタリングを緩和した研究用途のモデルです。セキュリティ研究・防御を目的とした利用を想定しており、利用にあたっては、許可された範囲でのセキュリティテストに限定し、関連する法令および対象システムの利用条件を遵守してください※1※3。
提供形式
- Hugging Face：https://huggingface.co/orcarouter/OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored-GGUF※1
- 配布ファイル：GGUF形式のモデルファイル1点（約15.7GB）※2
- 実行環境：llama.cpp互換（GGUF形式を扱える一般的なツールから実行できます）※2
- ライセンス：Apache-2.0（商用利用を含めて利用できます）※1
- 入力形式：テキストのみ（画像入力には対応しません）※2
今後の展望
FlashLabsは、AIエージェントや開発ツールの導入を検討する日本の企業や開発者に対して、機密情報を外部に送らずに扱える選択肢を紹介してまいります。あわせてOrcaRouterでは、クラウド側のモデルを用途に応じて選び分けられる環境と、実行記録の確認・ガードレールなどの運用機能を提供しています。
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。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：koki.kobayashi@myflashcloud.com
※1 「OrcaSAQ-2 Cyber 27B Uncensored」の公開・配布形式・ライセンスに関する記述は、Hugging Faceのモデルページ「orcarouter/OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored-GGUF」（2026年9月26日公開・Apache-2.0）およびOrcaRouter公式Xアカウント（@OrcaRouter）での発表（2026年9月26日）に基づきます。
※2 数値・仕様・想定用途に関する記述は、同モデルページおよび添付のモデルカード（2026年9月26日時点）に基づきます。圧縮前モデルとの比較値は、同じ評価手順で計測されたものです。圧縮は数学的に無損失ではなく、一致率94.4%は一部の判断が圧縮前と異なることを意味します。想定用途は開発元が示した用途であり、特定の環境での動作を保証するものではありません。
※3 本リリースに掲載しているURLは、2026年9月29日時点で当社が確認したものです。本モデルはセキュリティ研究・防御を目的とした研究用途のモデルであり、利用にあたっては関連法令および対象システムの利用条件の遵守が必要です。