非検閲・攻撃的セキュリティAIモデルのベンチマーク
Uncensored and Offensive Security AI Models Benchmark
本記事は、レッドチームオペレーション、ペネトレーションテスト、セキュリティリサーチ向けに、非検閲のオープンウェイトモデルのキュレーションリストを提供しています。2026年9月時点の情報に基づき、HuggingFaceのモデルカードと公式発表からデータが収集されています。具体例として、DeepHat V2 (Qwen2.5-Coder-7Bベース、7B/32Bパラメータ、131Kコンテキスト長、SFTによる非検閲、Apache 2.0ライセンス) や BugTraceAI-CORE-Apex (Gemma4-26B MoEベース、26B MoEパラメータ、32Kコンテキスト長、HackerOneデータでSFT、Apache 2.0ライセンス) など、多数のモデルが紹介されています。各モデルは、ベースモデル、パラメータ数、コンテキスト長、VRAM要件、非検閲手法、トレーニングデータ、ビジョン機能の有無、ツール呼び出し機能の有無、ライセンスなどの詳細な仕様と共にリストアップされています。また、クラウドプロバイダーやデプロイメントプラットフォームとして、OrcaRouter、Featherless AI、Together AIなどがマネージドインフェレンスを提供し、RunPod、Vast.ai、LambdaなどがGPUクラウドを提供しています。ローカルデプロイメントスタックとしては、Ollama、llama.cpp、vLLMなどが挙げられています。記事の後半では、モデルの仕様をまとめた表も掲載されており、アブリテレーション、オブリエレーション、SFT、QLoRA、DPO、MoE、MTP、GGUF、FP8、BF16、Q4_K_M、Q6_Kなどの技術用語の解説も含まれています。
- レッドチーム・ペネトレーションテスト・セキュリティ研究向けの非検閲オープンウェイトモデルのキュレーションリストが公開され、DeepHat V2(Qwen2.5-Coder-7Bベース、7B/32B、131Kコンテキスト、Apache 2.0)や BugTraceAI-CORE-Apex(Gemma4-26B MoEベース、HackerOneデータでSFT、Apache 2.0)などが仕様付きで列挙されている。
- マネージド推論を OrcaRouter、Featherless AI、Together AI が、GPUクラウドを RunPod、Vast.ai、Lambda が提供し、非検閲モデルの実行基盤サプライヤーとして整理されている。
- ローカルデプロイスタックとして Ollama、llama.cpp、vLLM が挙げられ、GGUF・FP8・BF16・Q4_K_M などの量子化形式がモデル配布・推論コストの前提として示されている。
非検閲(アンセンサード)のオープンウェイト・セキュリティ特化AIモデルのカタログ記事であり、モデル仕様(パラメータ数・コンテキスト長・ライセンス)と推論基盤(Featherless AI、Together AI、RunPod、Vast.ai 等)が整理されている点が注目に値する。攻撃的セキュリティ用途のオープンモデルは規制・悪用リスクと隣り合わせで、モデル重みの公開が進むほどクラウド推論・GPU需要やライセンス設計が投資判断の論点になる。ただし本記事は既存モデルのキュレーションリストであり、新たな調達・提携・規制施行などの事象は含まれないため、個別銘柄への直接的インパクトは限定的と見る。