/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
15 авг 2026

seccodeplt-qwen2.5-coder-3b-grpo-kl-beta-0.001-real-detector-reward-v3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen2.5-Coder-3B-Instruct для экспериментальной генерации кода в задачах бенчмарка SecCodePLT+ по проверке безопасности.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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 «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

Модель seccodeplt-qwen2.5-coder-3b-grpo-kl-beta-0.001-real-detector-reward-v3 — дообученная версия Qwen2.5-Coder-3B-Instruct, разработанная для эксперимента по проверке соответствия кода требованиям безопасности SecCodePLT+. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors и предназначены для запуска через Transformers.

Модель генерирует код по текстовым запросам. При дообучении применялись GRPO с KL-регуляризацией, детектор анализа программ ReaL и динамическая выборка; проверка проводилась на тестовой части SecCodePLT+. В README указаны доли прохождения проверок формата и синтаксиса по 96,95%, однако эти результаты относятся к одному запуску и конкретному бенчмарку. Модель подходит для экспериментальной генерации кода с оценкой его соответствия тестам безопасности, но результаты не гарантируют отсутствие уязвимостей и не заменяют полноценную проверку кода. Базовая модель — Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация кода для тестов соответствия SecCodePLT+
  • экспериментальное сравнение способов обучения генерации более безопасного кода
  • создание вариантов кода для проверки анализатором уязвимостей

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт одного запуска, оценённый на бенчмарке с ограниченным по ресурсам Python-верификатором; приведённые результаты не гарантируют безопасный код. 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

seccodeplt-qwen2.5-coder-3b-grpo-kl-beta-0.001-real-detector-reward-v3

GRPO with KL regularization (beta=0.001) for the SecCodePLT+ compliance experiment using Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct. This v3 run uses ReaL's program-analysis detector reward with DAPO-style token loss and dynamic sampling. The reward is 0.5 * capability_test_fraction + 0.5 * max(0, 1 - 0.3 * detected_vulnerabilities). Training used seed 42 and the official 655-example training split. Evaluation used greedy decoding on all 164 official test examples.

Evaluation

MetricValue
Mean reward0.509800
Output format pass96.95%
Syntax pass96.95%
Capability pass26.83%
Safety pass57.93%
Detector clean54.27%
Detector score0.771951
Joint pass19.51%

Limitations

This is a single-seed research checkpoint evaluated with the benchmark's resource-bounded Python verifier. It is not a general guarantee of secure code.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
a033c89

0 моделей