BugTraceAI-CORE-Ultra-27B (BugTraceAI)

生成漏洞利用与安全工具，面向攻防研究者

入选理由: 基于Qwen3.6微调，专为生成Nuclei模板、CVE PoC等安全工具设计，提供GGUF格式，Ollama即用，适合安全研究人员。
对位: 对位 Gemma-2-27B
适合: 漏洞利用与渗透工具生成 / 安全测试自动化模板编写
不适合: 复杂攻击链推理与威胁建模
规模: 27B · 4096
授权: Apache-2.0 · 需自查
框架: ollama / llama.cpp
血统: 量化自 Qwen3.6-27B-Heretic2-Uncensored-Finetune-Thinking
可信度: 2,541 个真实漏洞报告微调，自测工具生成 5/5 通过、0% 拒绝率

社区实测

定位为面向授权渗透测试的本地安全工具模型而非通用聊天助手，社区认为它是辅助工具而非自动黑客，仍处于早期阶段

面向漏洞分析、Bug Bounty 报告、代码安全审查等安全场景的本地化部署需求
基于 bug bounty 报告、恶意软件研究、WAF 绕过数据做安全领域 SFT，提供针对性能力
作为 agentic 框架的一部分，支持多角色 AI pipeline 的递归分析与代码审查
支持 llama.cpp、Ollama 等多种本地推理方式

并非一键自动黑客，仅作为辅助工具，自动化效果有限
27B Q6_K 量化对本地硬件仍有较高门槛
不是通用聊天模型，不适用于日常对话场景

来源

BugTraceAI: The Autonomous AI Hacker That Thinks Like a Bug Bounty Hunter 开源安全大模型也卷到27B了！BugTraceAI CORE-Ultra Q6深度解析 BugTraceAI (BugTraceAI)BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6 · Discussions

截至 2026-07-05

快速上手

python -c "from llama_cpp import Llama; Llama.from_pretrained(repo_id='BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q4', filename='BugTraceAI-CORE-Ultra-SFT-Q6_K.gguf')"