GPT
הוספת כלי
G

GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8

קוד פתוח

dealignaimit2026-08-30

  • safetensors
  • glm_moe_dsa
  • abliterated
  • crack
  • refusal-removed

גרסה פרוצה של GLM-5.3 שמיועדת לאנשי סייבר התקפי ובודקי חדירות. המפתחים שינו את המשקלים ישירות כדי לעקוף סירובים בכתיבת קוד תקיפה וניתוח נוזקות.

  • 753Bפרמטרים
  • 1,048,576טוקנים בהקשר
  • 704 GBמשקל הקבצים
  • 19,433הורדות בחודש

מה זה

המודל מבוסס על GLM-5.3 ומכיל 753 מיליארד פרמטרים בארכיטקטורת תערובת מומחים, בפורמט FP8 שרץ ישירות על ליבות טנזור של Hopper. המטרה כאן ממוקדת מאוד: לא שחרור כללי מסירובים, אלא ביטול כמעט מוחלט של חסימות סביב פיתוח אקספלויטים, מחקר חולשות, הנדסה לאחור ודיוג. השינוי בוצע בעריכת משקלי ה־bf16 של שכבות השאריות ללא כוונון עדין או LoRA.

בבדיקות HarmBench המודל הגיע ל־89% היענות ישירה בבקשות תקיפת סייבר, בלי לחמוק להטפות מוסר. המפרסמים מציגים גם ציון MMLU של 86.65%, כלומר היכולות הכלליות של מודל הבסיס נשמרו ולא נפגעו מההתערבות במשקלים. חסימות תוכן מסוכנות אחרות, כמו ייצור נשק או סמים, ירדו באופן חלקי כתוצר לוואי, אך שחזור טקסטים המוגנים בזכויות יוצרים עדיין נתקל בסירוב רך.

מתאים ל

  • פיתוח אקספלויטים ובדיקות חדירה

    כתיבת סקריפטים לתקיפה ומימוש חולשות בלי להיתקל בסירובי בטיחות קבועים.

  • הנדסה לאחור וניתוח נוזקות

    פענוח דגימות קוד עוין והבנת מנגנוני התחמקות של נוזקות ברמת פירוט גבוהה.

  • תרגילי צוות אדום

    יצירת תרחישי דיוג ובדיקות עקיפה המותאמות לסביבות ארגוניות.

איפה זה נופל

הבעיה הבולטת ביותר היא מנגנון החשיבה. אי אפשר לכבות אותו, וכל ערך שאינו low מקפיץ אותו למקסימום. במצב המקסימלי המודל נוטה לשרוף את כל מכסת הטוקנים בתוך תגיות החשיבה ולסיים בלי לפלוט תשובה בכלל. שינויי טמפרטורה לא פותרים את זה. בנוסף, פענוח ספקולטיבי שבור כרגע בגרסת הבסיס של vLLM, והמודל כושל בשחזור ישיר של טקסטים עם זכויות יוצרים.

שאלות
נפוצות

אפשר לכבות את מנגנון ה־thinking כדי לקבל תשובות מהירות?

לא. המודל מזהה רק low ו־high. כל ניסיון לבטל אותו או לשלוח ערך אחר ישלח את המודל לריצת חשיבה מקסימלית.

למה המודל מחזיר תשובה ריקה אחרי זמן ריצה ארוך?

זה קורה כשמגדירים reasoning גבוה בלי מספיק טוקנים לפלט. המודל שורף את כל התקציב בתוך תהליך המחשבה ולא נשאר לו מקום לתשובה עצמה.

האם הוא ישחזר לי קטעי קוד מוגנים בזכויות יוצרים?

לא, ברוב המקרים הוא יסרב בעדינות. המודל עבר הסרת חסימות שמתמקדת בסייבר ולא בטקסטים מוגנים.

איך מריצים

כדי להרים 704 גיגה-בייט של משקולות צריך אשכול של 8 כרטיסי H200 בתצורת מקביליות טנזור שמונה. vLLM מריץ אותו עם דגלי עזר ספציפיים ומצב eager, אבל אי אפשר לנצל את כל מיליון הטוקנים של חלון ההקשר עקב באגים בניהול זיכרון ה־KV. בפועל התקרה עומדת על בערך 131,000 טוקנים בשרת כזה.

אם אין לכם שרת של 8 מאיצים מתקדמים, אין מה לנסות להריץ אותו מקומית. הפעלת מודל ענק כזה דורשת מאמץ תחזוקה כבד, ובמקרה של תשתית חסרה מוטב לחפש ספקי ענן צד שלישי או פתרונות קטנים בהרבה.

pip install -U huggingface_hub
hf download dealignai/GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8

הקבצים

294 קבצים במאגר, 704 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא MIT, מה שאומר שמותר להשתמש בו לכל מטרה, כולל מסחרית, לשנות אותו ולהפיץ הלאה. התנאי היחיד הוא שמירת הודעת זכויות היוצרים של המפתחים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗