
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
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)