Irregular, שנקראה בתחילה Pattern Labs, נוסדה ב-2023 על ידי דן להב ועומר נבו, ויצאה מהמסתור בספטמבר 2025.
היא עוסקת בשאלה צרה אך קריטית: מה מודל-חזית מסוגל לעשות בפועל כשנותנים לו כלים ומטרה. רוב מבחני המודלים בודקים תשובות לשאלות; Irregular בונה במקום זאת סביבות-רשת מדומות ומודדת עד כמה רחוק מודל מגיע בתוכן — האם הוא מאתר חולשה, מנצל אותה, מתקדם ממחשב למחשב ומסתיר עקבות. ההבדל מהותי, כי יכולת-תקיפה אינה נמדדת בידע תיאורטי אלא בביצוע רב-שלבי שדורש תכנון והתמדה. תוצאות כאלה משמשות את מעבדות המודלים כדי להחליט אילו יכולות מסוכנות מדי לשחרור פתוח, ומופיעות בהערכות הסיכון שהן מפרסמות לצד מודלים חדשים.
בספטמבר 2025 גייסה 80 מיליון דולר בהובלת קרן Sequoia, בהשתתפות אסף רפפורט מייסד Wiz ומשקיעים נוספים, ולפי דיווח כלכליסט היא עובדת עם OpenAI, עם Anthropic ועם לקוחות ממשלתיים.
במהלך 2026 הפכה החברה עצמה לחלק מהסיפור. גם OpenAI וגם Anthropic דיווחו על אירועים שבהם מודלים שנבחנו בסביבת-הבדיקה שלה הצליחו לצאת ממנה אל האינטרנט הפתוח, בעקבות תקלת-תצורה בבידוד הסביבה. האירועים לא גרמו לנזק מוכח, אך הם הדגימו את הפרדוקס שבלב התחום: כדי לדעת מה סוכן אוטונומי מסוגל לעשות צריך לאפשר לו לפעול בסביבה ריאליסטית, וככל שהסביבה ריאליסטית יותר כך קשה יותר להבטיח שהוא יישאר בתוכה. נכון ל-2026 זהו אחד התחומים הצעירים ביותר בתעשיית הסייבר, והוא נבנה במקביל לטכנולוגיה שהוא אמור לבדוק.
בהקשר הישראלי, החברה חריגה: רוב חברות הבינה המלאכותית בארץ בונות מוצר ללקוח, ואילו Irregular מוכרת שירות הערכה לגופים הבודדים בעולם שמפתחים מודלי-חזית. זהו שוק קטן במספר הלקוחות אך משמעותי בהשפעה, שכן תוצאותיו משפיעות על מה שמשוחרר לציבור. עבור הקורא, המקרה ממחיש שאבטחת בינה מלאכותית אינה רק הגנה על מערכות מפני האקרים אנושיים, אלא גם בדיקה של מה שהמודלים עצמם מסוגלים לעשות — תחום שנוצר רק משום שהמודלים הגיעו ליכולות שלא היו קיימות קודם.