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150+ LLM-Anbieter · 5.300+ Modelle Die erweiterbarste KI-gestützte Pentesting-Plattform. Open Source. Stern auf GitHub

Unsere LLMs

CyberStrike-OffSec-35B

Zweckgebaute Sprachmodelle für Offensive Security — auf 1M+ Sicherheitsszenarien feingetunt, #1 in mehreren Cybersecurity-Benchmarks.

35B
Parameter
~3B
Aktiv (MoE)
1M+
Trainingsbeispiele
262K
Max. Kontext
Benchmark-Ergebnisse

Benchmark-Ergebnisse

SecEval

81.39%

#1

+2.32 vs GPT-4-turbo

MITRE ATT&CK

93.94%

#1

+5.34 vs GPT-4

CWE Knowledge

93.05%

#1

CyberMetric-10K

86.61%

#4

/25 models

MMLU Security

86.00%

Schnellstart

Schnellstart

Der einfachste Weg, lokal auszuführen.

ollama run hf.co/oyildirim/CyberStrike-OffSec-35B-GGUF:Q4_K_M
Fähigkeiten

Fähigkeiten

Schwachstellenerkennung (SQLi, XSS, SSRF, Deserialisierung)
MITRE ATT&CK Operations & Kill Chain Analyse
Exploit-Entwicklung & PoC-Erstellung
Cloud Security (AWS/Azure/GCP-Fehlkonfigurationen)
Red-Team-Operationen & Laterale Bewegung
Konformität (NIST, OWASP ASVS, CIS, CVSS)
GGUF-Quantisierungen

GGUF-Quantisierungen

Optimierte Varianten für lokale Inferenz mit llama.cpp, Ollama und LM Studio.

Q8_0 Beste
Größe: 36 GB BPW: 8.52 VRAM: 48+ GB
Q6_K Exzellent
Größe: 27 GB BPW: 6.58 VRAM: 32+ GB
Q5_K_M Sehr gut
Größe: 24 GB BPW: 5.71 VRAM: 32 GB
Recommended
Q4_K_M Gut
Größe: 21 GB BPW: 4.89 VRAM: 24+ GB
Anwendungsfälle

Anwendungsfälle

Penetrationstests

Web-, Netzwerk-, Cloud- und API-Sicherheitstests

Red-Team-Operationen

Vollständige Kill Chain Simulation und Adversary Emulation

Schwachstellenforschung

PoC-Entwicklung und Exploit-Analyse

CTF-Wettbewerbe

Challenge-Lösung und Technik-Identifikation

Nur autorisierte Nutzung. Diese Modelle sind für autorisierte Sicherheitstests, Forschung und Bildung bestimmt. Benutzer müssen vor dem Testen jedes Systems eine schriftliche Genehmigung einholen und alle geltenden Gesetze einhalten.