दोनों मॉडल्स OpenRouter पर मुफ़्त हैं। दोनों शक्तिशाली हैं। लेकिन साइबरसिक्योरिटी रिसर्च और वल्नरेबिलिटी हंटिंग के लिए, वे अलग-अलग ताकतों के लिए बनाए गए हैं। यहाँ हमारा हेड-टू-हेड विश्लेषण है।
बग बाउंटी लैंडस्केप तेज़ी से विकसित हो रहा है। AI-असिस्टेड रीकॉनसंस, पैटर्न मैचिंग, और वल्नरेबिलिटी एनालिसिस हर हंटर के आर्सेनल में मानक टूल्स बनते जा रहे हैं। सवाल यह नहीं है कि AI का उपयोग करना है या नहीं — सवाल यह है कि कौन-सा मॉडल आपको आपका वॉलेट खाली किए बिना सबसे अच्छी बढ़त देता है।
आज, हम OpenRouter के ज़रिए उपलब्ध दो पूरी तरह मुफ़्त मॉडल्स की तुलना कर रहे हैं: MiniMax M2.5 और Qwen 3.6 Plus। दोनों के पास गंभीर स्पेक्स हैं। संभवतः केवल एक ही सिक्योरिटी रिसर्च के लिए बेहतर अनुकूल होगा।
| फ़ीचर | MiniMax M2.5 | Qwen 3.6 Plus |
|---|---|---|
| आर्किटेक्चर | Mixture-of-Experts (MoE) | हाइब्रिड (Linear Attention + Sparse MoE) |
| कुल पैरामीटर्स | 456B | अज्ञात (लार्ज-स्केल MoE) |
| सक्रिय पैरामीटर्स | 45.9B प्रति टोकन | अज्ञात |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 4,000,000 टोकन | 1,000,000 टोकन |
| प्राइसिंग (OpenRouter) | मुफ़्त | मुफ़्त |
| सर्वश्रेष्ठ ताकत | बहुभाषी, लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट समझ | कोड, गणित, स्ट्रक्चर्ड रीज़निंग |
| डेवलपर | MiniMax (बीजिंग, चीन) | Alibaba Cloud (चीन) |
Qwen 3.6 Plus यहाँ उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। मॉडल इनमें काफ़ी मज़बूत क्षमताएँ दिखाता है:
MiniMax M2.5 सक्षम है लेकिन डीप कोड एनालिसिस पर कमज़ोर परफ़ॉर्मेंस दिखाता है। इसका बड़ा पैरामीटर काउंट (456B) ज़रूरी नहीं कि सिक्योरिटी-विशिष्ट टास्क्स पर बेहतर रीज़निंग में तब्दील हो, क्योंकि मॉडल विशेष रूप से कोड कॉम्प्रिहेंशन के लिए ऑप्टिमाइज़्ड नहीं है।
MiniMax M2.5 को अपनी विशाल 4M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ स्पष्ट बढ़त हासिल है — जो एक ही प्रॉम्प्ट में पूरे वेबसाइट मैप्स, बड़े सबडोमेन एन्यूमरेशन रिज़ल्ट्स, और व्यापक अटैक सर्फ़ेस रिपोर्ट्स को इनजेस्ट करने के लिए पर्याप्त है। यह वास्तव में इनके लिए उपयोगी है:
Qwen 3.6 Plus का दबदबा है। इसका स्पार्स MoE के साथ हाइब्रिड लीनियर-अटेंशन आर्किटेक्चर इसे इनमें बेहतर परफ़ॉर्मेंस देता है:
दोनों मॉडल्स अच्छी रिपोर्ट्स तैयार करते हैं, लेकिन Qwen 3.6 Plus साफ़ वल्नरेबिलिटी विवरण, इम्पैक्ट असेसमेंट्स, और रेमेडिएशन गाइडेंस के साथ अधिक स्ट्रक्चर्ड, प्रोफ़ेशनल राइटअप्स जनरेट करता है। बग बाउंटी सबमिशंस के लिए जहाँ रिपोर्ट क्वालिटी सीधे ट्राइएज स्पीड और पेआउट को प्रभावित करती है, यह मायने रखता है।
जबकि MiniMax M2.5 का 4M टोकन कॉन्टेक्स्ट वास्तव में प्रभावशाली है, Qwen 3.6 Plus उन टास्क्स पर बेहतर परिणाम देता है जो वास्तव में बाउंटी कमाते हैं: कोड एनालिसिस, वल्नरेबिलिटी आइडेंटिफ़िकेशन, एक्सप्लॉइट चेन रीज़निंग, और रिपोर्ट राइटिंग। 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट अभी भी विशाल है — अधिकांश वास्तविक-दुनिया सिक्योरिटी रिसर्च परिदृश्यों के लिए पर्याप्त।
| टास्क | अनुशंसित मॉडल |
|---|---|
| सोर्स कोड रिव्यू और वल्नरेबिलिटी स्कैनिंग | Qwen 3.6 Plus |
| एक्सप्लॉइट चेन डिस्कवरी | Qwen 3.6 Plus |
| रिपोर्ट राइटिंग और CVE कॉरिलेशन | Qwen 3.6 Plus |
| विशाल रीकॉन डेटा इनजेशन | MiniMax M2.5 |
| लॉन्ग डॉक्यूमेंट एनालिसिस (100+ पेज रिपोर्ट्स) | MiniMax M2.5 |
| बहुभाषी इंटेलिजेंस | टाई |
दोनों मॉडल्स OpenRouter पर पूरी तरह मुफ़्त उपलब्ध हैं। यहाँ वह सेटअप है जो हम KENSAI में उपयोग करते हैं:
रणनीति: वॉल्यूम के लिए मुफ़्त मॉडल्स का उपयोग करें, प्रिसिज़न के लिए पेड मॉडल्स का। यह गंभीर रिसर्च क्षमता बनाए रखते हुए ऑपरेशनल लागत को न्यूनतम रखता है।
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