Кибербезопасностная модель на основе Mistral-7B для локальной оценки рисков, моделирования угроз и задач GRC.
Подходит для: оценка киберрисков систем ИИ · генерация сценариев угроз для Blue Team · подготовка сценариев Red Team
Чат-модель ZySec-7B помогает специалистам по безопасности разбирать киберугрозы, инциденты, меры защиты и требования стандартов.
Подходит для: получение справок по облачной безопасности · разбор сценариев утечки данных и киберугроз · подготовка рекомендаций по реагированию на инциденты
Skywork-SWE-32B — дообученная 32-миллиардная модель Skywork AI для агентного решения задач программной инженерии и подготовки исправлений кода.
Подходит для: анализ репозитория для решения задачи из SWE-bench · подготовка исправления ошибки в существующем проекте · генерация патча по описанию программной проблемы
Дообученная на задачах кибербезопасности модель Llama для анализа оповещений Suricata, событий SIEM и поддержки SOC.
Подходит для: объяснение оповещений Suricata · интерпретация событий SIEM · контекстуализация телеметрии безопасности
32-миллиардная модель для программной инженерии, дообученная для использования в кодовых агентах, совместимых с SWE-agent.
Подходит для: создание агента для решения задач в репозиториях кода · генерация кода по инструкциям · анализ исходного кода в рамках задач программной инженерии
Модифицированная DeepSeek-V4-Flash с удалённым поведением отказа для диалоговой генерации текста, рассуждений и исследований безопасности ИИ.
Подходит для: проведение авторизованного red teaming языковых моделей · оценка устойчивости систем безопасности ИИ · диалоговый ассистент с режимами рассуждения
Производная модели prithivida/Splade_PP_en_v2. Англоязычный BERT-энкодер SPLADE++ строит разреженные представления документов с расширением токенов для эффективного семантического поиска.
Подходит для: поиск документов по коротким запросам на английском языке · расширение документов токенами для повышения полноты поиска · построение разреженного поискового индекса
Производная модели ibm-granite/granite-embedding-30m-sparse. Разреженная англоязычная модель IBM для представления текстов, семантического поиска и извлечения релевантных документов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · извлечение релевантных текстов для RAG · сравнение смысловой близости текстов
Производная модели opensearch-project/opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-mini. Компактная BERT-модель OpenSearch кодирует документы в разреженные векторы для эффективного поиска по тексту.
Подходит для: семантический поиск документов в OpenSearch · поиск passages по текстовым запросам · индексация документов разреженными векторами
SecReranker — англоязычный кросс-энкодер для реранжирования результатов поиска по материалам кибербезопасности.
Подходит для: переранжирование документов в RAG по кибербезопасности · поиск релевантных техник MITRE ATT&CK · подбор похожих CVE и CWE