Характеристики

Контекст: 1 048 576 токенов
Лицензия: MIT
Архитектура: glm5_next · dense
Базовая модель: apex-flash-1
Библиотека: transformers
Опубликована: 30 сен 2026

Ссылки

apex-flash-1-abliterated

Изображение и текст → текст3 профессии

Экспериментальный вариант apex-flash-1 от Cantina Security для авторизованных исследований безопасности с изменённым поведением отказов.

1 216скачиваний за 30 дней40лайковвеса обновлены1 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

apex-flash-1-abliterated — экспериментальная производная модели apex-flash-1 от Cantina Security, разработанной совместно с Yeta. Это вариант с архитектурой image-text-to-text на базе GLM-5.3-Flash; веса опубликованы в формате BF16. Модель предназначена для авторизованных исследований безопасности в средах, которыми исследователь владеет или имеет разрешение тестировать.

Вариант широко изменяет поведение отказов, причём эти изменения не ограничены задачами безопасности. Отдельная полная оценка модели не проводилась: результаты стандартной apex-flash-1 нельзя переносить на этот чекпойнт. Возможности обработки изображений и видео для варианта не оценивались. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

исследование поведения отказов языковой модели в разрешённой среде
эксперименты с моделью безопасности на тестовом стенде
проверка обработки текстовых и визуальных запросов в исследовательских целях

Ограничения

Вариант не проходил отдельную полную оценку, поэтому показатели стандартной модели к нему неприменимы. Обработка изображений и видео для этого чекпойнта не оценивалась, а изменения отказов широкие и не ограничены задачами безопасности.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели 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

apex-flash-1-abliterated

apex-flash-1-abliterated is an experimental derivative of apex-flash-1, Cantina Security's open-weights security model developed in partnership with Yeta (@yetalabs on X).

It is intended for authorized security research in environments the researcher owns or has permission to test. The variant modifies refusal behavior broadly; the changes are not limited to security tasks.

Evaluation

This variant has not undergone a separate full-suite evaluation. The results reported for apex-flash-1 apply to the standard checkpoint and should not be attributed to this derivative. Changes in refusal behavior do not establish improvements in security-task performance or reliability.

Capabilities

The checkpoint retains the standard model's image-text-to-text architecture. Image and video performance have not been evaluated for this variant.

Model details

The checkpoint uses the GLM-5.3-Flash architecture and is distributed in BF16. See the standard model card for the training overview and intended worker-model use.

Explore Apex to learn more about Cantina's security research system.

Read the Apex Flash release post for the training methodology and case examples.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модель не помещается в память одной GPU (80 ГБ).

Класс архитектуры: Glm5NextForConditionalGeneration
Ревизия весов: cecb5ee