Robocikowo>ROBOCIKOWO
OpenAegis

OpenAegis

OpenAegis (Qwen 3.5-397B-A17B SFT)
Otwarty model językowy do cyberbezpieczeństwa (SFT na Qwen 3.5-397B-A17B), trenowany frameworkiem CyberFactory; 58,1% Pass@1 na CyberGym.
🔬 Research🔬 Research only⚖ Open weightsLLMWyspecjalizowane AIModel używający narzędzi
Parametry
397B total / 17B active (MoE)
parametrów
Data premiery
1 września 2026
Dostęp:DownloadWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

OpenAegis to model językowy wyspecjalizowany w cyberbezpieczeństwie, opisany w pracy „CyberFactory: Scaling Cyber Security Capabilities with Instances from the Wild” (arXiv:2608.23181). Powstał przez pełnoparametrowy nadzorowany fine-tuning (SFT, trzy epoki) modelu bazowego Qwen 3.5-397B-A17B (mixture-of-experts, 397 mld parametrów, 17 mld aktywnych).

Model trenowano na trajektoriach wygenerowanych przez CyberFactory — otwarty framework łączący konstrukcję danych, syntezę trajektorii i trening modelu w trzech zadaniach: generowaniu proof-of-concept (PoC), łataniu podatności oraz odpowiadaniu na pytania z zakresu cyberbezpieczeństwa (CyberQA). Na benchmarku CyberGym OpenAegis osiąga 58,1% Pass@1 przy budżecie jednej godziny na zadanie, poprawiając wynik modelu bazowego Qwen 3.5 o 28,5 punktu.

Klasyfikacja
LLMWyspecjalizowane AIModel używający narzędzi
Dostęp i wdrożenie
Pobieranie
LokalnieChmura
Wagi: Open weights
Kluczowe parametry
🧩 Parametry: 397B total / 17B active (MoE)
Narzędzia
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Parametry
397B total / 17B active (MoE)
parametrów
Funkcje:Używanie narzędzi
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Cyberbezpieczeństwo
Zdolność modelu do zadań z zakresu bezpieczeństwa komputerowego: analizy podatności, generowania exploitów proof-of-concept, łatania luk i odpowiadania na pytania z cyberbezpieczeństwa.
Kategoria: other
Wykrywanie podatności
Zdolność do identyfikowania i analizowania luk bezpieczeństwa w kodzie źródłowym i oprogramowaniu.
Kategoria: coding

Wyniki benchmarków

1 benchmark
CyberGym
Pass@1 · Budżet jednej godziny na zadanie; +28,5 pkt względem bazowego Qwen 3.5.
58.1%
📅 1 wrz 2026📄 paper

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)