検閲なし・攻撃的なセキュリティAIモデルベンチマーク

検閲なし・攻撃的なセキュリティAIモデルベンチマーク 攻撃的なセキュリティのための検閲されていないLLM 正規のレッドチームオペレーション、ペネトレーションテスト、セキュリティリサーチのためにキュレーションされた、オープンウェイトの検閲されていないモデルのリストです。すべてのデータはHuggingFaceのモデルカードと公式出版物から取得しています。2026年9月。 セキュリティファインチューニングモデル 1. DeepHat V2 (WhiteRabbitNeo) Spec Value Base Model: Qwen2.5-Coder-7B Parameters: 7B / 32B Context Length: 131K VRAM (Q4_K_M): ~6 GB Uncensoring Method: 1.7Mの攻撃的/防御的サンプルでSFT Training Data: 1.7Mのセキュリティ固有サンプル (USENIX Security 2024 workshop) Vision: No Tool Calling: Yes License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/WhiteRabbitNeo 2. BugTraceAI-CORE-Apex (26B) Spec Value Base Model: Gemma4-26B MoE Parameters: 26B MoE Context Length: 32K VRAM (Q4_K_M): ~16 GB Uncensoring Method: HackerOne Hacktivity 2024-2025でSFT Training Data: HackerOneレポート + WAF回避データセット Vision: No Tool Calling: Yes License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Apex-26b 3. BugTraceAI-CORE-Ultra (27B) Spec Value Base Model: Qwen3.6-27B (DavidAUファインチューニングバリアント) Parameters: 27B dense Context Length: 4K (推奨) VRAM (Q6_K): ~22-24 GB Uncensoring Method: Unsloth経由でバグバウンティ+CVEデータでSFT Training Data: バグバウンティ開示、CVE書き込み、セキュリティリサーチ (2024-2026) からの2,541例 Specialization: ツーリングモデル：Nucleiテンプレート、CVE PoC、エクスプロイトコード、ペンテストスクリプトを生成 Vision: No Tool Calling: Yes License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6 4. CYBER-FROST-3.8 (Blackfrost-AI) Spec Value Base Model: Qwen/Qwen3.8-Flash-Next Parameters: ~180B total (512ルーティングエキスパート、トークンあたり10アクティブ) Context Length: 262K Architecture: Qwen4ExpForConditionalGeneration, 48 transformerブロック、ハイブリッド線形+フルアテンション VRAM: Multi-GPU必須 (4x NVIDIA B300 SXM6でテスト済み) Uncensoring Method: Blackfrost-AI独自のコーパスによるセキュリティドメインファインチューニング Training Data: 独自のセキュリティコーパス：recon、Webアプリセキュリティ、脆弱性リサーチ、マルウェア分析、クラウドセキュリティ、脅威インテリジェンス MTP: Yes (スペキュラティブデコーディング用のネイティブMTPレイヤー) Vision: No Tool Calling: Yes License: Qwen Community License 1.0 Download: https://huggingface.co/Blackfrost-AI/CYBER-FROST-3.8-BF16 5. CyberPal 2.0 (20B) Spec Value Base Model: gpt-oss-20b Parameters: ~20B (ファイル内は21B) Context Length: 8,192 VRAM (BF16): ~42 GB Uncensoring Method: SecKnowledge 2.0パイプラインでSFT Training Data: Expert-in-the-loopスキーマステアリング、マルチステップグラウンディング、LLM品質チェック経由の403K例 Specialization: 防御的：CTI、脆弱性分析、検出/緩和、SOC/IR、AppSec、コンプライアンス Vision: No Tool Calling: No License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/cyber-pal-security/CyberPal2.0-20B 6. Cyber-Prime 1.1 (2.6B) Spec Value Base Model: LiquidAI/LFM2-2.6B Parameters: 2.6B (~3B実際) Context Length: N/A (モデルカードに記載なし) VRAM (BF16): ~6 GB Tensor Type: BF16 Uncensoring Method: 75Kサイバーセキュリティ行でSFT + RL + 報酬ガイド付きポストトレーニング Training Data: NER修復 (~6K)、CoT付きHTTP推論 (~5K)、メールフィッシング (~5K)、脅威インテリジェンス要約 (~2K)、GHSA/KEV/ATT&CK Operating Modes: Direct mode (分類) + Think mode (連鎖思考) CyberBench Average: 0.592 F1/Acc (v1.0の0.501から上昇) CyberBench Highlights: NER 0.499, Phishing 0.890, HTTP Attack 0.628 Vision: No Tool Calling: No License: LFM Open License v1.0 Download: https://huggingface.co/Akahsizrr/Cyber-Prime-1.1-2.6B 7. Cyber-Ornith-1.5-9B (DuoNeural / mradermacher) Spec Value Base Model: ornith-ai/Ornith-1.5-9B (Qwen 3.5アーキテクチャ) Parameters: 9B Context Length: 128K (Qwen 3.5デフォルト) VRAM (Q4_K_M): ~7 GB Uncensoring Method: Obliteration (abliterationのバリアント) Training Data: NousResearch/hermes-function-calling-v1, OpenThoughts3-1.2M, openhands-synthetic-conversations Specialization: エージェント型サイバーセキュリティ：関数呼び出し、ツール使用、推論、CLI/ターミナル自動化 Format: GGUF (IQ1_SからQ6_Kまで利用可能) Vision: No Tool Calling: Yes License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/mradermacher/Cyber-Ornith-1.5-9B-OBLITERATED-i1-GGUF 8. Dolphin3-Cyber-8B (RavichandranJ) Spec Value Base Model: Dolphin3.0-Llama3.1-8B-abliterated Parameters: 8.03B Context Length: 2,048 (ファインチューニング済み) / 131K (ベース) VRAM (Q4_K_M): ~6 GB Uncensoring Method: abliterated Dolphin3ベースでLoRA rank-16 Training Data: サイバーセキュリティ固有：ペンテスト、脆弱性分析、エクスプロイト開発、インシデントレスポンス Architecture: LlamaForCausalLM, 32レイヤー, GQA (32ヘッド, 8 KVヘッド) Performance: 5 tok/s (CPU) から 55 tok/s (RTX 4060) Vision: No Tool Calling: No License: Llama 3.1 Download: https://huggingface.co/RavichandranJ/Dolphin3-Cyber-8B-GGUF 9. Imperum-CybersecurityLLM v1.0 Spec Value Base Model: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B Parameters: 34.66B total / ~3B active (MoE, 256ルーティングエキスパート、トークンあたり8アクティブ) Context Length: 16,384 (リソース制約がある場合は8,192を推奨) VRAM (Q4_K_M): ~22 GB Architecture: Qwen3.5-MoE, 40レイヤー, ハイブリッド線形+フルアテンション Uncensoring Method: 10以上のセキュリティドメインにわたるSFT Training Data: SOC/SIEMオペレーション、検出エンジニアリング、DFIR、マルウェア分析、脅威インテリジェンス、脆弱性管理、クラウド/K8s/IAM、OTセキュリティ、GRC、正規ペンテスト Vision: No Tool Calling: Yes License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/IMPERUM/Imperum-CybersecurityLLM-v1.0-GGUF 10. Lily-Cybersecurity-7B v0.2 (Segolily Labs) Spec Value Base Model: Mistral-7B-Instruct-v0.2 Parameters: 7B Context Length: 8K VRAM (Q4_K_M): ~6 GB Uncensoring Method: 22KサイバーセキュリティペアでSFT Training Data: ペンテスト、マルウェア分析、IR、クラウドセキュリティなど28以上のドメインにわたる22,000の手作りサイバーセキュリティデータペア Training Hardware: シングルA100, 24h, 5エポック Vision: No Tool Calling: No License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/segolilylabs/Lily-Cybersecurity-7B-v0.2 11. pentest-v2 (gewsefa) Spec Value Base Model: Qwen3-8B Parameters: 8B Context Length: 32K VRAM (Q4_K_M): ~6 GB Uncensoring Method: LoRA r=4, 2,804キュレーション済みサンプル Training Data: GTFOBins, HackTricks, HackTheBox書き込み GTFOBins Accuracy: 100% (ベースモデルゼロショットの25%と比較) Vision: No Tool Calling: No License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/gewsefa/pentest-v2 12. Qwythos-9B (Empero AI) Spec Value Base Model: Qwen3.5-9B Parameters: 9B Context Length: 1M (YaRN rope-scaling) VRAM (Q4_K_M): ~7 GB Uncensoring Method: Claude Mythos / Claude Fableトレースの500M+トークンでCoT付きポストトレーニング Benchmarks: ベース (Empero evals) より+34 MMLU, +30 GSM8K Native Function Calling: Yes (Qwen3.5 spec) Chain-of-Thought: 常にオンの<think>ブロック Variants: Base (SFT), Claude-Mythos-5-1M-GGUF (Q4_K_MからBF16) Vision: Yes (継承されたビジョンタワー) Tool Calling: Yes License: Apache 2.0 Download (base): https://huggingface.co/emperorai/Qwythos-9B Download (GGUF): https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF 13. RavenX-CyberAgent (deadbydawn101) Spec Value Base Model: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B Parameters: 36B total / 3B active (MoE) Context Length: 262K (ネイティブ), 32Kテスト済み VRAM (Q4_K_M): ~24 GB Uncensoring Method: 110ソースからの745K+例で12ラウンドのプログレッシブSFT Training Data: ペンテストレポート、バグバウンティデータ、Claude Mythos推論、MITRE ATT&CK、ブラックハットコンテンツ Specialization: RATHプロトコル：Attack Surface, Exploit, Impact, Remediation, Document, Prevent Output Format: CVSSスコア、CWE識別子、MITRE ATT&CKマッピング Inference Speed: 89 tok/s 生成, 900 tok/s プロンプト処理 Vision: No Tool Calling: Yes License: Apache 2.0 Download: https://huggingface.co/deadbydawn101/RavenX-CyberAgent-Qwen3.6-35B-A3B-Opus-4.7-OpenMythos-Pentester-BugHunter-RATH-GGUF 14. REDCELL-26B-A4B (terrorswift) Spec Value Base Model: Google Gemma 4 26B-A4B (Unslothファインチューニング済み) Parameters: 26B total / ~4B active (MoE) Context Length: 262K VRAM (APEX-Mini): ~12 GB VRAM (Q8_0): ~26 GB Uncensoring Method: 6,500カスタムインストラクションでの16ビットLoRA SFT Training Data: サイバー脅威インテリジェンス、調査報道、偽情報対策、分析方法論 Specialization: OSINT：脅威ア