/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2026

CTFty-9b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

CTFty-9b — дообученная чат-модель для решения задач CTF и поддержки анализа кибербезопасности.

320скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 сен 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

CTFty-9b версии 2 — чат-модель для задач CTF и кибербезопасности, созданная JuicesAI полным дообучением XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B. Это плотная модель семейства Qwen 3.5 с 9 млрд параметров; в репозитории веса в формате safetensors, для работы указаны Transformers и AutoModelForImageTextToText. Модель обучена на 1651 примере: проверенных агентных прохождениях CTF с захваченными флагами, руководствах по пентесту, карточках техник MITRE ATT&CK и поведения вредоносных программ MBC.

Модель предназначена для помощи в решении CTF-задач и анализа сценариев кибербезопасности, включая reverse engineering, эксплуатацию уязвимостей, форензику, веб-безопасность и криптографию. Обучение включало примеры агентных запусков, а формат общения совместим с ChatML. Контекст обучения ограничен длиной 8192 токена; README не сообщает лицензию и не приводит отдельной оценки качества. Основа является мультимодальной, однако конкретная поддержка изображений самой дообученной версии в карточке явно не описана.

Сценарии применения

  • помощь в решении задач CTF по reverse engineering
  • анализ уязвимостей и сценариев пентеста
  • разбор задач по веб-безопасности
  • анализ форензических артефактов
  • помощь с задачами по криптографии
  • поиск техник MITRE ATT&CK и интерпретация поведения вредоносных программ

Ограничения

Обучение основано на 1651 примере, а отдельные метрики качества и проверки на широком наборе задач не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

CTFty-9b (v2)

CTF/security agent, full SFT from XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B (v1 was trained from Qwen3.5-9B).

Training data — 1651 examples

  • 42 agent runs with verified captured flags (Kaspersky CTF, KubSTU, RCPISS/Avito, НТО — 8 tasks: reverse, pwn, forensics, web, crypto). Runs where the flag was NOT actually captured were excluded.
  • 535 pentest walkthroughs (Pentest-R1)
  • 858 MITRE ATT&CK technique cards
  • 216 MBC malware behavior cards

Recipe

Full fine-tune: 2 epochs, lr 5e-6 cosine, warmup 6 steps, global batch 16 (bs1 x ga16), bf16, max_length 8192, adamw_8bit, gradient checkpointing, RTX PRO 6000.

Train metrics: final logged loss 1.237, avg train_loss 1.267, runtime 71 min.

Usage

Same ChatML format as the base model (<|im_start|>user ... <|im_end|>). Works with AutoModelForImageTextToText / AutoProcessor.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
4707151

0 моделей