GLM-5.3 — открытая текстовая модель Z.ai для диалогов, сложного программирования и длительных агентных задач.

Подходит для: написание и отладка кода по описанию задачи · выполнение многоэтапных задач разработки в агентной среде · анализ уязвимостей и проверка безопасности кода

Открытая текстовая модель Z.ai для сложного программирования, диалогов и длительных агентских задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: написание и отладка сложного кода · выполнение многоэтапных задач в терминале · создание программных проектов по описанию

DeepHat-V1-7B — дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B языковая модель для генерации кода и поддержки задач наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: подготовка и анализ кода для задач кибербезопасности · помощь в настройке DevOps-сценариев · диалоговая поддержка специалистов по кибербезопасности

Компактная двуязычная модель Aurora System для генерации кода, решения CTF-задач и локального анализа кибербезопасности.

Подходит для: разбор задач CTF и подготовка вспомогательных скриптов · поиск типовых уязвимостей в веб-приложениях и исходном коде · аудит скриптов и генерация инструментов для DevSecOps

Модификация Qwen3-14B с подавленными отказами для агентных сценариев, вызова инструментов и авторизованных задач кибербезопасности.

Подходит для: анализ уязвимостей в рамках разрешённых проверок безопасности · сопоставление данных OSINT для расследований · подготовка правил IDS/IPS по описаниям атак

Мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов и анализа изображений, настроенная отвечать на запросы по кибербезопасности без отказов.

Подходит для: ответы на вопросы по кибербезопасности · консультации по offensive security · анализ изображений в диалоге

Дообученная 7,1-миллиардная Qwen-модель для генерации кода и помощи в задачах наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: генерация программного кода по текстовому запросу · анализ кода в контексте кибербезопасности · помощь при разработке защитных средств

Закрытая объединённая модель BlackwoodAI на базе Qwen3 MoE для диалоговых задач авторизованной защитной кибербезопасности.

Подходит для: анализ задач CTF и лабораторных сценариев · проверка кода на уязвимости · объяснение уязвимостей разработчикам и аналитикам

Модель IBM на 3,5 млрд параметров для генерации, объяснения и исправления кода с контекстом до 2048 токенов.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · объяснение существующего кода · поиск и исправление ошибок в коде

Открытая русско-английская модель Aurora System на базе Qwen3-4B для анализа задач кибербезопасности, reverse engineering и генерации системного кода.

Подходит для: поиск уязвимостей в исходном коде и веб-приложениях · разбор эксплойтов и задач pwn в CTF · анализ ассемблерного кода и восстановление псевдокода

Открытая языковая модель на базе Llama 3.1 8B для анализа киберугроз, уязвимостей и других задач безопасности.

Подходит для: суммаризация отчётов об инцидентах безопасности · первичная сортировка обращений и материалов для SOC · оценка и приоритизация уязвимостей

Дообученная 70-миллиардная модель Llama 3.1 для задач наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: консультации по вопросам кибербезопасности · анализ сценариев наступательной безопасности · поддержка задач защитной безопасности

Дообученная на базе Llama 3.1 8B чат-модель для задач наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: получение ответов на вопросы по защите информационных систем · разбор сценариев наступательной кибербезопасности · изучение практик и терминологии кибербезопасности

Версия CyberStrike-OffSec-35B с ослабленными отказами для чат-генерации ответов по offensive security и тестированию на проникновение.

Подходит для: получение ответов на вопросы по тестированию на проникновение · подготовка сценариев проверки безопасности систем · обсуждение методов offensive security в чате

Дообученная DuoNeural языковая модель для анализа кибербезопасности, терминальных задач и вызова инструментов.

Подходит для: анализ уязвимостей и инцидентов безопасности · аудит конфигураций и командной строки · подготовка рекомендаций по исправлению уязвимостей

Компактная модель Fluxnat на базе Qwen2 для поиска уязвимостей, анализа безопасности кода и генерации рекомендаций по исправлению.

Подходит для: поиск уязвимостей в исходном коде · анализ потока недоверенных данных до опасных операций · сопоставление уязвимостей с CWE и OWASP

Англоязычная модель Cisco AI на базе ModernBERT для заполнения пропусков и анализа текстов и кода по кибербезопасности.

Подходит для: предсказание пропущенных токенов в отчетах об угрозах · семантический поиск по документации и материалам кибербезопасности · извлечение сущностей безопасности из текста

Дообученная на задачах кибербезопасности модель Granite на 28,9 млрд параметров для анализа и исправления конфигураций Infrastructure as Code.

Подходит для: поиск проблем безопасности в конфигурациях IaC · предложение исправлений для файлов Infrastructure as Code · проверка изменений инфраструктурных конфигураций

VaultGemma — компактная предварительно обученная языковая модель Google с дифференциальной приватностью для генерации текста и приватных NLP-сценариев.

Подходит для: генерация текста в приложениях с ограниченными ресурсами · создание приватных чат-ботов после дообучения · краткое изложение документов с чувствительными данными

SecGPT — дообученная на базе Qwen2.5-14B-Instruct языковая модель для диалоговых задач анализа и поддержки кибербезопасности.

Подходит для: анализ причин и последствий уязвимостей · проверка кода на потенциальные проблемы безопасности · разбор команд и скриптов на предмет опасного поведения

Диалоговая модель Qwen3 с уменьшенным числом отказов для консультаций и ответов на вопросы по наступательной и защитной кибербезопасности.

Подходит для: ответы на вопросы о тестировании на проникновение · разбор уязвимостей веб-приложений и XSS · консультации по защите Wi‑Fi и WPA2

Модель Mistral с 22 млрд параметров, которая переводит инструкции x86 assembly в код на C для задач декомпиляции.

Подходит для: восстановление исходного кода C из x86 assembly · анализ дизассемблированных бинарных программ · подготовка чернового кода для обратной разработки

Дообученная модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для анализа исходного кода и выявления уязвимостей с текстовыми обоснованиями.

Подходит для: поиск уязвимостей в исходном коде · аудит потоков данных и управления · анализ логических ошибок безопасности

Производная модели LLM4Binary/llm4decompile-22b-v2. Модель Mistral с 22 млрд параметров, которая переводит инструкции x86 assembly в код на C для задач декомпиляции.

Подходит для: восстановление исходного кода C из x86 assembly · анализ дизассемблированных бинарных программ · подготовка чернового кода для обратной разработки