Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
Библиотека: mlx
Опубликована: 4 окт 2026

Ссылки

MuchKnow-SecOps-8B

Генерация текстаТекст → текст

Специализированная чат-модель на базе DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B для задач кибербезопасности, DevSecOps и укрепления инфраструктуры.

240скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 окт 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

MuchKnow-SecOps-8B — специализированная чат-модель для кибербезопасности и DevSecOps, разработанная для MuchKnow и принадлежащая BuruOps. Это дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B плотная Llama-модель примерно на 7,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; в репозитории указаны веса Safetensors и библиотека MLX.

Модель предназначена для аудита безопасности, анализа SAST/DAST, моделирования угроз по STRIDE, укрепления облачной инфраструктуры и подготовки безопасных CI/CD-конвейеров. Она помогает создавать конфигурации GitHub Actions, GitLab CI и Bitbucket Pipelines с Bandit, TruffleHog и Trivy, а также Terraform-конфигурации с защитными настройками. Карточка заявляет ответы на английском и суахили, включая рекомендации и исправления уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS, CSRF и ошибок авторизации.

Модель доступна по лицензии MIT. Заявленные в карточке возможности не подтверждены независимыми оценками; качество анализа и предложенных исправлений следует проверять, особенно перед применением в производственной инфраструктуре.

Сценарии применения

подготовка безопасных CI/CD-конвейеров для GitHub Actions и GitLab CI
анализ архитектуры облачных систем по методике STRIDE
аудит Terraform-конфигураций и рекомендации по их укреплению
поиск и исправление типовых уязвимостей в коде
подготовка правил SAST и сканирования секретов и контейнеров

Ограничения

Реальное качество аудита и исправлений не подтверждено независимыми оценками; рекомендации и конфигурации нужно проверять перед применением. Карточка описывает ответы на английском и суахили, но метаданные отмечают только английский.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MuchKnow-SecOps-8B 🛡️🔐

MuchKnow-SecOps-8B is an expert Cybersecurity & DevSecOps specialist model fine-tuned on top of deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.

Developed for MuchKnow (muchknow.com) and copyrighted to BuruOps (buruops.com), this model provides automated security audits, SAST/DAST analysis, Threat Modeling, infrastructure hardening, and secure CI/CD pipeline designs with explanations available in both English and Kiswahili 🇹🇿.

🔒 Specialized Security Capabilities

Automated DevSecOps Pipeline Authoring:
- Hardened GitHub Actions, GitLab CI, and Bitbucket Pipelines incorporating Bandit (Python SAST), TruffleHog (Secrets detection), and Trivy (Container image & dependency vulnerability scanning).
Threat Modeling & Architectural Assessments:
- Structured STRIDE framework (Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege) analysis for Kubernetes (EKS, GKE, AKS), AWS, GCP, and cloud-native microservices.
Infrastructure as Code (IaC) Security Hardening:
- Production-ready Terraform (HCL) modules enforcing S3 public access block, default KMS encryption, TLS transport policies, IAM least-privilege policies, and VPC Service Controls.
AppSec & Vulnerability Remediation:
- Actionable code patches for SQL Injection (SQLi), Cross-Site Scripting (XSS), CSRF, and broken authorization (BOLA/IDOR), with explanations in English and Kiswahili.

🚀 Quickstart Usage

Using `mlx_lm` (Apple Silicon Mac)

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("Bur3hani/MuchKnow-SecOps-8B")

prompt = """Below is a technical query in Cybersecurity and DevSecOps. Provide an accurate, secure, and detailed response in English (or Kiswahili if requested).

### Instruction:
Write a secure GitHub Actions workflow for a Python application that includes SAST scanning with Bandit, secrets detection with TruffleHog, and container image scanning with Trivy.

### Response:
"""

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=1024)
print(response)

📜 Copyright & License

Base Model License: Derived from DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 0de9da3