/ 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-no-kl-real-detector-reward-v3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации кода с вознаграждением, учитывающим результаты тестов и обнаруженные уязвимости.

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

Это экспериментальная модель для генерации кода с настройкой на задачи соответствия требованиям безопасности. Она дообучена разработчиком репозитория на Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct с помощью GRPO без KL-регуляризации; в обучении использовались датасет SecCodePLT+ и награда, учитывающая прохождение тестов возможностей и число обнаруженных уязвимостей. Модель имеет архитектуру Qwen2, содержит 3,1 млрд параметров и работает с текстовыми запросами и ответами. Нативный контекст составляет 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации кода в экспериментальных сценариях, где важно учитывать проверки возможностей и анализ уязвимостей. В описанной оценке на 164 тестовых примерах при жадном декодировании формат и синтаксис прошли проверку в 97,56% случаев. Это одиночный исследовательский запуск, проверенный ограниченным по ресурсам Python-верификатором; результат не гарантирует безопасность кода. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация кода с учетом проверок безопасности
  • создание кода для задач бенчмарка SecCodePLT+
  • экспериментальная оценка устойчивости сгенерированного кода к анализу уязвимостей

Ограничения

Это чекпойнт одного исследовательского запуска, оценённый на бенчмарке с ограниченным по ресурсам Python-верификатором. Результаты не гарантируют безопасность сгенерированного кода.

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-no-kl-real-detector-reward-v3

GRPO without KL regularization 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 reward0.511832
Output format pass97.56%
Syntax pass97.56%
Capability pass25.61%
Safety pass56.10%
Detector clean54.27%
Detector score0.768293
Joint pass17.07%

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
9ba4b38

0 моделей