Бета-модель на базе Qwen3-8B для диалоговых ответов на вопросы по кибербезопасности.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Qwen3-8B Cybersecurity — диалоговая языковая модель на 7,6 млрд параметров, разработанная на основе Qwen/Qwen3-8B. Это дообученная с помощью QLoRA модель: адаптер обучали два этапа эпох на вопросах и ответах по кибербезопасности, затем объединили с базовой моделью. Модель использует архитектуру Qwen3ForCausalLM, принимает текст и генерирует текст; нативный контекст — до 40 960 токенов.
Модель предназначена для ответов на вопросы по кибербезопасности и диалоговых сценариев на эту тему. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Это бета-версия, которая не проходила оценку качества и не предназначена для производственного применения. Ответы могут быть ошибочными или устаревшими; перед практическим использованием их должен проверить специалист.
Бета-модель не проходила оценку качества; ответы могут быть ошибочными или устаревшими. Для реальной оценки безопасности и реагирования на инциденты требуется проверка экспертом.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Beta — not evaluated, not for production.
QLoRA fine-tune of Qwen/Qwen3-8B on cybersecurity Q&A, adapter merged into the base. r=16, alpha=32, 2 epochs, lr 1e-4 cosine.
Generate with enable_thinking=False and call .eval() — the model was trained
with that prompt form.
Security answers may be wrong or outdated. Do not use for real assessment or incident response without expert review.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…