/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
7 окт 2025

CyberXP_Agent_Llama_3.2_1B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная текстовая модель для исследовательской оценки киберугроз и подготовки рекомендаций по инцидентам.

115скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 окт 2025

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

CyberXP Agent — текстовая модель Abaryan для диалоговой оценки киберугроз и подготовки рекомендаций в сценариях кибербезопасности. Это дообученная методом supervised fine-tuning модель meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct с архитектурой LlamaForCausalLM и 1,2 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленный язык — английский. Метаданные указывают контекст до 131072 токенов, формат весов — Safetensors, библиотека — Transformers.

Модель предназначена для исследовательских и учебных задач: разбора текстовых описаний инцидентов, предварительной оценки угроз и получения советов по реагированию. Она не исполняет команды, не наблюдает за системами и не проверяет фактическую активность; обучающий набор охватывает лишь часть сценариев и может не включать новые угрозы или особенности конкретной организации. Результаты носят рекомендательный характер и требуют экспертной проверки. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • предварительная оценка угроз по описанию инцидента
  • получение рекомендаций по реагированию на киберинцидент
  • разбор учебных сценариев кибератак
  • ответы на вопросы по кибербезопасности

Ограничения

Обучающий набор охватывает ограниченный круг сценариев и может не включать новые угрозы или особенности конкретной организации. Модель не проверяет реальную активность систем; её рекомендации требуют экспертной оценки и не подходят для автономного реагирования.

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

DrDiag-QwenVL2

CyberXP Agent: An AI-Powered Cyber Threat Assessment Solution

Real-World Cyber Threat Assessment Made Simple with CyberXP Agent

Cybersecurity teams today are under constant pressure to detect and respond to threats quickly and accurately. There’s no shortage of tools out there, but many require cloud connections, extensive configuration, or don’t reflect company-specific procedures. This is where CyberXP Agent stands out—a practical solution designed from the ground up with real incident response workflows in mind.


Model Details

  • Base Model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
  • Finetuning: Supervised-Fine-Tunning
  • Dataset: AlicanKiraz0/Cybersecurity-Dataset-v1
  • Developed, Funded & Shared by: Abaryan
  • License: MIT
  • Type: Text
  • Languages: English

Out-of-Scope Use

This model is intended solely for research and educational purposes in cybersecurity AI. It should not be used as an autonomous incident-response system or relied upon for real-world security decisions without expert human review, organizational validation, and appropriate safeguards.

Bias, Risks, and Limitations

Dataset limitations: The training data (AlicanKiraz0/Cybersecurity-Dataset-v1) represents a subset of cybersecurity scenarios and may not cover emerging threats, attack techniques, or organization-specific environments.

Model limitations: The agent’s assessments are based on textual reasoning and retrieval; it does not execute, monitor, or verify real system activity. Recommendations should be interpreted as advisory rather than authoritative.

Ethical and operational considerations: Use responsibly in controlled settings. Avoid exposing confidential or sensitive threat information to public or shared deployments. Always maintain human oversight and follow internal security policies when applying outputs.


How to Get Started with the Model

Use our provided HF-Space 🤗: https://huggingface.co/spaces/abaryan/CyberXP_AGENT_Llama_3.2

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
75a7255

0 моделей