/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
54,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Опубликована
18 авг 2026

Con0

Изображение и текст → текст6 профессий

Con0 — дообученная мультимодальная модель для аудита кибербезопасности, поиска уязвимостей в коде и анализа изображений, журналов и инфраструктурных схем.

24скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены18 авг 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 «Изображение → 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

Con0 — мультимодальная модель для анализа кибербезопасности, разработанная Arcanic AI совместно с NextZero. Она предназначена для проверки кода и конфигураций, выявления уязвимостей, анализа инцидентов и подготовки рекомендаций по устранению проблем, включая угрозы безопасности ИИ-агентов.

Модель дообучена на Qwen/Qwen3.8-27B и содержит 27 млрд параметров. Она принимает текст и изображения, поддерживает анализ видео и OCR; контекстное окно составляет 262 144 токена. Архитектура сочетает Gated DeltaNet с полным вниманием; также заявлена поддержка диалогов и вызова инструментов.

Con0 ориентирована на выявление SQL-инъекций, XSS, SSRF, проблем контроля доступа, prompt injection и других угроз веб-приложений и ИИ-агентов, а также на анализ журналов, трассировок и скриншотов. Результаты бенчмарков пока не опубликованы, поэтому качество заявленных возможностей независимо не подтверждено. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск SQL-инъекций и XSS в исходном коде
  • проверка конфигураций веб-приложений на уязвимости
  • анализ скриншотов и схем инфраструктуры для аудита безопасности
  • выявление prompt injection и ошибок вызова инструментов у ИИ-агентов
  • разбор журналов и трассировок при анализе инцидентов
  • подготовка рекомендаций по исправлению уязвимостей

Ограничения

Результаты бенчмарков ещё не опубликованы, поэтому заявленные возможности не подтверждены приведёнными количественными оценками.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Con0

Con0 is a state-of-the-art vision-language model specialized for cyber security, developed by Arcanic AI in collaboration with NextZero.

Con0 is built to think like a security auditor. It reads code, logs, screenshots, and infrastructure diagrams, and surfaces vulnerabilities - from classic web-application flaws to the newest AI-agent attack surfaces - with actionable remediation guidance.

What Con0 audits

Web & application security

  • SQL injection (SQLi) - time-based, boolean-based, error-based, and blind variants across query builders and ORMs
  • Cross-site scripting (XSS) - reflected, stored, and DOM-based injection
  • Cross-site request forgery (CSRF), server-side request forgery (SSRF)
  • Command injection, path traversal, XXE, deserialization
  • Broken authentication, broken access control, and IDOR
  • OWASP Top 10 coverage, code review, and secure-configuration assessment

AI & agent security

  • Prompt injection and jailbreak surface analysis
  • Tool-calling and function-dispatch misuse
  • Least-privilege / permission-scope review
  • Multi-step agent threat modeling

General security

  • Vulnerability triage and CVE context mapping
  • Incident analysis from logs, traces, and screenshots
  • Secure-code guidance and remediation planning

Model architecture

  • 27B parameters, hybrid Gated DeltaNet + full attention
  • Native vision-language model (image + video + OCR)
  • 262,144-token context window
  • Flexible reasoning (thinking) control and tool calling

Benchmarks

Benchmark evaluation is in progress and will be published here.

BenchmarkCon0Baseline (Qwen3.8-27B)
SQLi Detectionpendingpending
XSS Detectionpendingpending
OWASP Top 10 (aggregate)pendingpending
Secure Codingpendingpending
Prompt-Injection Detectionpendingpending
MMLUpending84.7
GSM8Kpending90.0

Usage

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor
import torch

model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(
    "arcanicai/Con0", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("arcanicai/Con0")

messages = [{"role": "user", "content": "Review this code for SQL injection vulnerabilities."}]
text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=[text], return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

About the developers

Con0 is developed by Arcanic AI, a research lab focused on reliable and secure AI systems, in partnership with NextZero.

License

Apache 2.0.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
27490a6

0 моделей