/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Опубликована
31 авг 2026

sentinel

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Компактный классификатор Arkavo на базе Qwen, который размечает текст как публичный, внутренний или конфиденциальный для примера Northwind.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Arkavo sentinel — специализированный классификатор текста от Arkavo, созданный дообучением Qwen/Qwen3.5-0.8B с LoRA и опубликованный в формате GGUF Q8_0 по лицензии Apache-2.0. Он присваивает фрагменту текста одну из трёх меток: public, internal или confidential; пример предназначен для классификации документов Northwind и выявления конфиденциальных деловых сведений.

В описанном наборе модель правильно классифицировала 11 из 11 переписанных примеров из знакомых источников и 4 из 4 примеров из двух отложенных источников. Это небольшой демонстрационный набор: результаты не являются оценкой точности или полноты на рабочем корпусе. Модель не заявлена как универсальный детектор утечек, а полная устойчивость к перефразированию и применение на производственных данных требуют дальнейшей проверки. Это языковая модель; веса GGUF предназначены для загрузки через llama.cpp, а опциональная упаковка OpenTDF упомянута как способ распространения.

Сценарии применения

  • маркировка фрагментов документов как public, internal или confidential
  • выявление конфиденциальной деловой информации в текстах Northwind
  • первичная сортировка внутренних документов по уровню доступа

Ограничения

Демонстрационная оценка охватывает небольшой корпус из примерно дюжины документов и не измеряет рабочую точность, частоту ложных срабатываний или полноту. Модель не является универсальным детектором утечек; устойчивость к произвольному перефразированию не гарантируется.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Arkavo sentinel (Northwind example)

One file. Classify a span as public, internal, or confidential.

This is a worked example, not a general DLP product. It was LoRA-fine-tuned on a fictional Northwind pack (thirteen source documents). TinyStories 15M was too small; this uses official Qwen3.5-0.8B (Apache-2.0, ~0.8B).

How it was trained: arkavo-edge PR #680 (scripts/distill/).

Download

hf download Arkavo/sentinel sentinel-qwen3.5-0.8b-northwind.gguf --local-dir .

Optional wrap (same bytes, KAS-gated, how a real pack ships):

hf download Arkavo/sentinel sentinel-qwen3.5-0.8b-northwind.gguf.tdf --local-dir .

Run

With llama.cpp llama-cli:

llama-cli -m sentinel-qwen3.5-0.8b-northwind.gguf --temp 0 -n 4 --no-jinja -p '<|im_start|>system
You are the Arkavo sentinel for the Northwind example pack. Classify the user'"'"'s text. Reply with exactly one word: public, internal, or confidential.<|im_end|>
<|im_start|>user
the northwind acquisition closes in the third quarter pending board approval<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<think>

</think>

'

Expect confidential.

Or from a clone of arkavo-edge:

python scripts/distill/score_gguf.py \
  --gguf sentinel-qwen3.5-0.8b-northwind.gguf \
  --text "the northwind acquisition closes in the third quarter pending board approval"

What it got right on this pack

Eval is fifteen rows. Train never saw two held-out sources (board-valuation, public-talk). The other eval rows are handwritten rewrites of train sources (not the slot-fill method used in train).

SplitCorrect
Rewrite of seen sources11 / 11
Unseen verbatim2 / 2
Unseen rewrite2 / 2

Probes outside the split (not a published FPR):

  • Northwind canary → confidential
  • Spanish restatement of that canary → confidential (not a translation guarantee)
  • Photosynthesis textbook line → public
  • Pear recipe → public
  • Unrelated merger ("Atlas Freight / Helios") → confidential — this example learned deal language, not only the name Northwind

What this is not

  • Not a trained detector of "any leak." The corpus is a dozen documents.
  • Not a measured false-positive or recall number for a buyer.
  • Not TinyStories. A 15M story model cannot do this job.
  • Not wired into the 0.91.0 default binary. taint / sentinel stay off until you build with those features; this GGUF is the classifier weights for the example pack.
  • Not certification.

The claim that holds: a Qwen3.5-0.8B LoRA can emit the pack's three labels on in-domain Northwind text, including held-out documents and rewrites. Full paraphrase in other words and a production corpus are later work.

Files

FileWhat
sentinel-qwen3.5-0.8b-northwind.ggufQ8_0, language-only, MTP stripped (llama.cpp load)
sentinel-qwen3.5-0.8b-northwind.gguf.tdfSame weights, OpenTDF wrap (arkavo model protect)
calibration.jsonDetector / taxonomy ids used in the eval run

Base model: Qwen/Qwen3.5-0.8B. Do not train a security classifier on a requant.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
10a7ac0

0 моделей