Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 июн 2026

Ссылки

xai-phishing-llama-3.1-8b-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель на базе Llama 3.1 анализирует структурированные признаки веб-страниц, чтобы выявлять фишинг и объяснять классификацию.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Dospacite выпустил эту модель для выявления фишинговых веб-страниц по структурированным признакам страницы. Она классифицирует страницу как фишинговую или безопасную и формирует объяснение с опорой на признаки. Модель построена на Llama 3.1 8B Instruct: веса LoRA-адаптера объединены с базовой моделью, поэтому для запуска не требуется отдельный адаптер или PEFT. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для анализа структурированных данных о веб-странице и выдаёт текстовую классификацию с пояснением. Её вывод служит поддержкой принятия решения и требует проверки вместе с исходными признаками страницы. Репозиторий распространяет полные веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

проверка веб-страниц на фишинг по структурированным признакам
классификация страницы как фишинговой или безопасной
получение объяснения решения детектора фишинга
поддержка анализа подозрительных страниц специалистами по кибербезопасности

Ограничения

Для анализа требуется структурированный промпт с признаками веб-страницы; формат описан в исходном репозитории адаптера. Результат является вспомогательным решением и требует проверки по указанным признакам страницы.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели IV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Explainable Phishing Detector - Llama 3.1 8B Merged

Standalone model produced by merging the LoRA adapter Dospacite/xai-phishing-llama-3.1-8b into unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.

This repository contains complete model weights and does not require PEFT or the adapter repository at inference time. It expects the structured webpage feature prompt documented in the original adapter repository.

Intended use

The model classifies structured webpage evidence as phishing or benign and returns an explanation. Its output is decision support and should be reviewed alongside the cited webpage features.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: edeb7c6