GitHub-радар
Проверяй подозрительный код и логи на уязвимости офлайн
OrcaCyber Nano 1.0 — модель для защитной работы по безопасности, которая крутится у тебя на компьютере без подключения к облаку. Можно разбирать чувствительный код и логи, не боясь, что они куда-то утекут.
Это ИИ-модель на 27 миллиардов параметров (её размер), сделанная OrcaRouter на базе Qwen от Alibaba специально для задач безопасности — понимает и текст, и картинки.
Когда пригодится
Нужна, когда анализируешь утёкший бинарник, внутренний лог или неопубликованную уязвимость и это нельзя отправлять в чужой облачный чат; для обычных задач лучше взять агента вроде Claude Code.
Плюсы
- Работает полностью офлайн, ничего не уходит в облако
- Понимает картинки — можно дать скриншот из дебаггера
- Разбирает декомпилированный код и ищет уязвимости в патчах
- Сортирует логи, алерты и дампы трафика по важности
Минусы
- Нужна видеокарта от 16 ГБ, от 24 ГБ для работы с картинками
- Официальная таблица результатов тестов пока не заполнена
- Не замена агенту для повседневной разработки
Как поставить — по шагам
- 1Открой страницу модели на Hugging Face по ссылке из фактов.
- 2Отправь агенту текст из блока ниже.
- 3Скажи агенту, сколько видеопамяти у твоей видеокарты.
- 4Дай агенту настроить и запустить модель через llama.cpp.
- 5Проверь результат — попроси модель разобрать кусок кода или лог на уязвимость.
Текст для агента
Текст для шага с агентом — скопируй и отправь (Claude Code, Codex, любой):
Поставь мне локально модель для разбора безопасности OrcaCyber Nano 1.0: https://huggingface.co/orcarouter/OrcaCyber-Nano-1.0 — подбери версию под мою видеокарту, запусти через llama.cpp и покажи, как попросить её разобрать кусок подозрительного кода или лог на предмет уязвимости.
Нужна видеокарта от 16 ГБ видеопамяти для текстовой версии; для работы с картинками и лучшим качеством — от 24 ГБ.
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки