模型 / Dolphin3-Cyber-8B (RavichandranJ)

Dolphin3-Cyber-8B (RavichandranJ)

网络安全领域8B微调模型, 本地离线运行红蓝队工具

作者 RavichandranJ

仓库标识RavichandranJ/Dolphin3-Cyber-8B-GGUF

显存未知许可 限制商用任务 文本生成最近核对 2026-08-05
运行内存
权重格式未知,无法估算显存
运行时
OLLAMA
下载
51,051

Hugging Face 源仓库 ↗

快速上手示例

ollama run hf.co/RavichandranJ/Dolphin3-Cyber-8B-GGUF

依赖版本和硬件参数请以源仓库说明为准。

适合与不适合

入选理由
网络安全专用微调模型，提供GGUF量化，支持Ollama、llama.cpp等5分钟跑起，适合本地安全测试与学习。
对位
对位通用 Llama-3.1-8B 模型
适合
渗透测试与漏洞分析辅助 / CTF 竞赛和安全代码审查
不适合
通用对话或未经人工审核的安全决策

独立证据与社区反馈

2 个独立来源 · 另 2 官方/转载最近验证 2026-08-05

一款专为网络安全场景微调的开源 8B 模型，定位清晰但综合基准不及近期主流模型；社区认为其价值在于无审查的本地部署、特定安全任务上的可用性以及多量化版本带来的硬件适配灵活性，而非通用对话能力。

  • 网络安全领域专用知识注入，可解释缓冲区溢出、审查 XSS 漏洞、提供 Linux 服务器加固清单
  • 支持完全本地部署，无需云端，满足安全研究场景的隐私需求
  • 提供 2-bit 到 16-bit 多种 GGUF 量化版本，适配不同硬件条件
  • 8B 参数规模可在消费级 GPU 上运行
  • 使用 Unsloth 进行微调，训练效率提升 2 倍，降低二次开发门槛
  • 开源发布，社区可自由使用和二次分发
  • 综合基准测试得分明显低于近期主流同规模模型
  • 通用系统提示下表现不稳定，需针对性调整提示词才能发挥领域优势
  • 领域高度专精，通用对话和泛化能力受限

可信度HF 下载 5.1 万次, 11 种 GGUF 量化, 基于 Dolphin3.0 abliterated

完整规格

规模
8B · 2k · 权重格式未知,无法估算显存
授权
llama3.1 · 限制商用
框架
ollama / llama.cpp
血统
量化自 Dolphin3.0-Llama3.1-8B-abliterated
访问提示
Hugging Face 可能需要代理

下载动量

30天下载 45.1k → 45k · likes +26

观测时间线