Ongecensureerde LLM's voor Offensive Security

Beveiligings-geoptimaliseerde modellen (Fine-tuned)

1. DeepHat V2 (WhiteRabbitNeo)

• Basismodel: Qwen2.5-Coder-7B
• Parameters: 7B / 32B
• Contextlengte: 131K
• VRAM (Q4KM): ~6 GB
• Methode voor ontcensurering: SFT op 1,7 miljoen offensieve/defensieve samples
• Trainingsdata: 1,7 miljoen beveiligingsspecifieke samples (USENIX Security 2024 workshop)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/WhiteRabbitNeo

2. BugTraceAI-CORE-Apex (26B)

• Basismodel: Gemma4-26B MoE
• Parameters: 26B MoE
• Contextlengte: 32K
• VRAM (Q4KM): ~16 GB
• Methode voor ontcensurering: SFT op HackerOne Hacktivity 2024-2025
• Trainingsdata: HackerOne-rapporten + WAF-evasie dataset
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Apex-26b

3. BugTraceAI-CORE-Ultra (27B)

• Basismodel: Qwen3.6-27B (DavidAU fine-tuned variant)
• Parameters: 27B dense
• Contextlengte: 4K (aanbevolen)
• VRAM (Q6_K): ~22-24 GB
• Methode voor ontcensurering: SFT via Unsloth op bug bounty + CVE data
• Trainingsdata: 2.541 voorbeelden van bug bounty-disclosures, CVE writeups en beveiligingsonderzoek (2024-2026)
• Specialisatie: Tooling model: genereert Nuclei templates, CVE PoC's, exploit-code en pentest-scripts
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/BugTraceAI/BugTraceAI-CORE-Ultra-27B-Q6

4. CYBER-FROST-3.8 (Blackfrost-AI)

• Basismodel: Qwen/Qwen3.8-Flash-Next
• Parameters: ~180B totaal (512 gerouteerde experts, 10 actief per token)
• Contextlengte: 262K
• Architectuur: Qwen4ExpForConditionalGeneration, 48 transformer blocks, hybride lineair + volledige aandacht
• VRAM: Multi-GPU vereist (getest op 4x NVIDIA B300 SXM6)
• Methode voor ontcensurering: Security-domain fine-tuning op eigen Blackfrost-AI corpus
• Trainingsdata: Eigen beveiligingscorpus: recon, web app security, vuln research, malware analyse, cloud security, threat intel
• MTP: Ja (1 native MTP-laag voor speculatieve decoding)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Qwen Community License 1.0
• Download: https://huggingface.co/Blackfrost-AI/CYBER-FROST-3.8-BF16

5. CyberPal 2.0 (20B)

• Basismodel: gpt-oss-20b
• Parameters: ~20B (21B in bestanden)
• Contextlengte: 8.192
• VRAM (BF16): ~42 GB
• Methode voor ontcensurering: SFT op SecKnowledge 2.0 pipeline
• Trainingsdata: 403K voorbeelden via expert-in-the-loop schema steering, multi-step grounding, LLM-kwaliteitscontroles
• Specialisatie: Defensief: CTI, vuln analyse, detectie/mitigatie, SOC/IR, AppSec, compliance
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/cyber-pal-security/CyberPal2.0-20B

6. Cyber-Prime 1.1 (2.6B)

• Basismodel: LiquidAI/LFM2-2.6B
• Parameters: 2.6B (~3B feitelijk)
• Contextlengte: Niet gespecificeerd
• VRAM (BF16): ~6 GB
• Tensor Type: BF16
• Methode voor ontcensurering: SFT + RL + reward-guided post-training op 75K cybersecurity-rijen
• Trainingsdata: NER repair (~6K), HTTP reasoning w/ CoT (~5K), email phishing (~5K), threat intel summarization (~2K), GHSA/KEV/ATT&CK
• Bedrijfsmodi: Directe modus (classificatie) + Think modus (chain-of-thought)
• CyberBench Gemiddelde: 0.592 F1/Acc (omhoog van 0.501 in v1.0)
• CyberBench Highlights: NER 0.499, Phishing 0.890, HTTP Attack 0.628
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: LFM Open License v1.0
• Download: https://huggingface.co/Akahsizrr/Cyber-Prime-1.1-2.6B

7. Cyber-Ornith-1.5-9B (DuoNeural / mradermacher)

• Basismodel: ornith-ai/Ornith-1.5-9B (Qwen 3.5 architectuur)
• Parameters: 9B
• Contextlengte: 128K (Qwen 3.5 standaard)
• VRAM (Q4KM): ~7 GB
• Methode voor ontcensurering: Obliteration (abliteration variant)
• Trainingsdata: NousResearch/hermes-function-calling-v1, OpenThoughts3-1.2M, openhands-synthetic-conversations
• Specialisatie: Agentisch cybersecurity: function-calling, tool-use, redenering, CLI/terminal automatisering
• Formaat: GGUF (IQ1S tot Q6K beschikbaar)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/mradermacher/Cyber-Ornith-1.5-9B-OBLITERATED-i1-GGUF

8. Dolphin3-Cyber-8B (RavichandranJ)

• Basismodel: Dolphin3.0-Llama3.1-8B-abliterated
• Parameters: 8.03B
• Contextlengte: 2.048 (fine-tuned) / 131K (basis)
• VRAM (Q4KM): ~6 GB
• Methode voor ontcensurering: LoRA rank-16 op abliterated Dolphin3 basis
• Trainingsdata: Cybersecurity-specifiek: pentest, vuln analyse, exploit dev, incident response
• Architectuur: LlamaForCausalLM, 32 lagen, GQA (32 heads, 8 KV heads)
• Prestaties: 5 tok/s (CPU) tot 55 tok/s (RTX 4060)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Llama 3.1
• Download: https://huggingface.co/RavichandranJ/Dolphin3-Cyber-8B-GGUF

9. Imperum-CybersecurityLLM v1.0

• Basismodel: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
• Parameters: 34.66B totaal / ~3B actief (MoE, 256 gerouteerde experts, 8 actief per token)
• Contextlengte: 16.384 (aanbevolen 8.192 voor beperkte resources)
• VRAM (Q4KM): ~22 GB
• Architectuur: Qwen3.5-MoE, 40 lagen, hybride lineair + volledige aandacht
• Methode voor ontcensurering: SFT over 10+ beveiligingsdomeinen
• Trainingsdata: SOC/SIEM operaties, detectie engineering, DFIR, malware analyse, threat intel, vuln management, cloud/K8s/IAM, OT security, GRC, geautoriseerd pentesten
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/IMPERUM/Imperum-CybersecurityLLM-v1.0-GGUF

10. Lily-Cybersecurity-7B v0.2 (Segolily Labs)

• Basismodel: Mistral-7B-Instruct-v0.2
• Parameters: 7B
• Contextlengte: 8K
• VRAM (Q4KM): ~6 GB
• Methode voor ontcensurering: SFT op 22K cybersecurity paren
• Trainingsdata: 22.000 handgemaakte cybersecurity data-paren over 28+ domeinen: pentesting, malware analyse, IR, cloud security
• Trainingshardware: Enkele A100, 24u, 5 epochs
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/segolilylabs/Lily-Cybersecurity-7B-v0.2

11. pentest-v2 (gewsefa)

• Basismodel: Qwen3-8B
• Parameters: 8B
• Contextlengte: 32K
• VRAM (Q4KM): ~6 GB
• Methode voor ontcensurering: LoRA r=4, 2.804 gecureerde samples
• Trainingsdata: GTFOBins, HackTricks, HackTheBox writeups
• GTFOBins Accuratesse: 100% (vs 25% basismodel zero-shot)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/gewsefa/pentest-v2

12. Qwythos-9B (Empero AI)

• Basismodel: Qwen3.5-9B
• Parameters: 9B
• Contextlengte: 1M (YaRN rope-scaling)
• VRAM (Q4KM): ~7 GB
• Methode voor ontcensurering: Post-training op 500M+ tokens van Claude Mythos / Claude Fable traces met CoT
• Benchmarks: +34 MMLU, +30 GSM8K vs basis (Empero evals)
• Native Function Calling: Ja (Qwen3.5 spec)
• Chain-of-Thought: Altijd aan <think> blok
• Varianten: Base (SFT), Claude-Mythos-5-1M-GGUF (Q4KM tot BF16)
• Visie: Ja (geërfd van vision tower)
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download (base): https://huggingface.co/emperorai/Qwythos-9B
• Download (GGUF): https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF

13. RavenX-CyberAgent (deadbydawn101)

• Basismodel: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
• Parameters: 36B totaal / 3B actief (MoE)
• Contextlengte: 262K (native), 32K getest
• VRAM (Q4KM): ~24 GB
• Methode voor ontcensurering: 12-ronde progressieve SFT op 745K+ voorbeelden uit 110 bronnen
• Trainingsdata: Pentest-rapporten, bug bounty data, Claude Mythos reasoning, MITRE ATT&CK, blackhat content
• Specialisatie: RATH-protocol: Attack Surface, Exploit, Impact, Remediation, Document, Prevent
• Output Formaat: CVSS scores, CWE identifiers, MITRE ATT&CK mappings
• Inference Snelheid: 89 tok/s generatie, 900 tok/s prompt verwerking
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/deadbydawn101/RavenX-CyberAgent-Qwen3.6-35B-A3B-Opus-4.7-OpenMythos-Pentester-BugHunter-RATH-GGUF

14. REDCELL-26B-A4B (terrorswift)

• Basismodel: Google Gemma 4 26B-A4B (Unsloth fine-tuned)
• Parameters: 26B totaal / ~4B actief (MoE)
• Contextlengte: 262K
• VRAM (APEX-Mini): ~12 GB
• VRAM (Q8_0): ~26 GB
• Methode voor ontcensurering: 16-bit LoRA SFT op 6.500 custom instructies
• Trainingsdata: Cyber threat intelligence, onderzoeksjournalistiek, counter-disinformatie, analytische methodologie
• Specialisatie: OSINT: threat actor attribution, IoC pivoting, geolocation analyse, Admiralty source credibility, vulnerability contextualization
• APEX Quantization: Domein-gewogen imatrix (~70% REDCELL corpus, ~30% algemene calibratie)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/terrorswift/REDCELL-26B-A4B-OSINT-Cyber-APEX-GGUF

15. VEXT Pentest-7B

• Basismodel: Mistral-7B
• Parameters: 7B
• Contextlengte: 8K
• VRAM (Q4KM): ~6 GB
• Methode voor ontcensurering: QLoRA SFT + DPO op pentest traces
• Trainingsdata: Pentest-methodologie, toolgebruik, rapportage
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/vextechnologies/VEXT-Pentest-7B

16. security-slm-unsloth-1.5b

• Basismodel: Qwen2.5-1.5B
• Parameters: 1.5B
• Contextlengte: 32K
• VRAM (Q4KM): ~2 GB
• Methode voor ontcensurering: Unsloth SFT op security Q&A
• Trainingsdata: Beveiligingskennisbank, CTF-stijl
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/AbdullahMujtaba/security-slm-unsloth-1.5b

Algemene Abliterated Modellen

17. Qwen3.8-27B-Uncensored-OrcaRouter (chimingw GGUF)

• Basismodel: Qwen3.8-27B
• Parameters: 27B dense
• Contextlengte: 262K
• VRAM (Q4KM): ~18 GB
• Methode voor ontcensurering: Abliteration (131 matrices, Arditi et al. 2024)
• Intelligence Index: 52 (Artificial Analysis)
• Visie: Ja
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download (GGUF): https://huggingface.co/chimingw/Qwen3.8-27B-Uncensored-OrcaRouter-GGUF
• Download (base): https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored

18. GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8 (OrcaRouter)

• Basismodel: GLM-5.3-Flash
• Parameters: 320B totaal / 18B actief (288 gerouteerde experts, MoE)
• Contextlengte: 1M
• VRAM (FP8): ~80 GB+ (multi-GPU)
• Methode voor ontcensurering: Abliteration (laag 22/45, dieper weigeringsmechanisme)
• Compliance Rate: 82.8% (OrcaRouter testing)
• MTP: Ja (Multi-Token Prediction behouden)
• Visie: Ja + Video
• Tool Calling: Ja
• Licentie: MIT
• Download: https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-FP8

19. GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8 (dealignai)

• Basismodel: zai-org/GLM-5.3 (via JANGQ-AI/GLM-5.3-FP8)
• Parameters: 753B totaal (glmmoedsa architectuur)
• Contextlengte: ~131K (praktisch op 8x H200 w/ TP8)
• VRAM (FP8): 8x H200 GPU's met tensor parallelisme
• Architectuur: 78 lagen, tekst-only, gerouteerde FP8 experts
• Methode voor ontcensurering: Directe gewichtsaanpassing voor offensive-security, red-team, exploit-dev, RE, evasie, phishing, credential-attack, malware-analyse
• Opmerkingen: Geen abliteration of LoRA; directe bf16 residual writer editing. Zachte weigering op auteursrechtreproductie behouden
• Visie: Nee (tekst-only)
• Tool Calling: Ja
• Licentie: MIT
• Download: https://huggingface.co/dealignai/GLM-5.3-CYBERSECURITY-FP8

20. DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated-Cybersecurity-Unleashed (drowzeys)

• Basismodel: DeepSeek-V4.1-Flash
• Parameters: MoE (grootte komt overeen met basis)
• Contextlengte: Overeenkomstig basis DeepSeek-V4.1-Flash
• Methode voor ontcensurering: Abliteration overlay op lagen 10-35 attention projection (wo_b); lagen 0-9, 36-39, expert lagen en visie-componenten ongewijzigd
• Formaat: Modulaire overlay (geen standalone checkpoint): FP8 (~1.1 GB) of EXL3 mul1 K=5 (~651 MB)
• Implementatie: Toe te passen bovenop bestaande gekwantiseerde basispakketten (native, EXL3, TR3-Hybrid)
• GPU Utilisatie: <= 0.85 aanbevolen
• Visie: Ja (behouden)
• Tool Calling: Ja
• Licentie: MIT
• Download: https://huggingface.co/drowzeys/DeepSeek-V4.1-Flash-Abliterated-Cybersecurity-Unleashed

21. huihui-ai/Qwen3.5-27B-abliterated

• Basismodel: Qwen3.5-27B
• Parameters: 27B dense
• Contextlengte: 128K
• VRAM (Q4KM): ~18 GB
• Methode voor ontcensurering: Abliteration
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/huihui-ai/Qwen3.5-27B-abliterated

22. huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated

• Basismodel: Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
• Parameters: 32B dense
• Contextlengte: 128K
• VRAM (Q4KM): ~20 GB
• Methode voor ontcensurering: Abliteration
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/huihui-ai/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated

23. Qwen3.8-27B-Cyber-agentic

• Basismodel: Qwen3.8-27B
• Parameters: 27B dense
• Contextlengte: 262K
• VRAM (Q4KM): ~18 GB
• Methode voor ontcensurering: Abliteration + cyber agentic fine-tune
• Visie: Ja
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B (basis, community abliterated varianten beschikbaar)

24. HIDra-30B-A3B (huihui-ai/Qwen3-Coder-30B-A3B-abliterated)

• Basismodel: Qwen3-Coder-30B-A3B
• Parameters: 30B totaal / 3B actief (MoE)
• Contextlengte: 128K
• VRAM (Q4KM): ~20 GB
• Methode voor ontcensurering: Abliteration
• Visie: Nee
• Tool Calling: Ja
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/huihui-ai/Qwen3-Coder-30B-A3B-abliterated

25. qwen25UNCENSORED03-C

• Basismodel: Qwen2.5-gebaseerd
• Parameters: ~7B
• Contextlengte: 32K
• VRAM (Q4KM): ~6 GB
• Methode voor ontcensurering: Progressieve fine-tuning (multi-stage)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Apache 2.0
• Download: https://huggingface.co/models?search=qwen25UNCENSORED

Legacy / Klassieke Modellen

26. Dolphin-Llama3-8B (Cognitive Computations)

• Basismodel: Llama 3 8B
• Parameters: 8B
• Contextlengte: 8K
• VRAM (Q4KM): ~6 GB
• Methode voor ontcensurering: Datafiltering (Dolphin methode, Eric Hartford)
• Trainingsdata: Dolphin dataset (alignment/refusal responses verwijderd)
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Llama 3 Community
• Download: https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-llama-3-8b

27. Wizard-Vicuna-13B-Uncensored (QuixiAI)

• Basismodel: LLaMA-13B
• Parameters: 13B
• Contextlengte: 2K
• VRAM (Q4KM): ~10 GB
• Methode voor ontcensurering: Datafiltering (wizardvicuna70k_unfiltered)
• MMLU: 47.92
• HellaSwag: 81.95
• TruthfulQA: 51.69
• Visie: Nee
• Tool Calling: Nee
• Licentie: Overig
• Download: https://huggingface.co/QuixiAI/Wizard-Vicuna-13B-Uncensored

Cloudproviders en Implementatieplatforms

Beheerde Inferentie (API-toegang)

Provider	Beschrijving	Ongecensureerde Modellen	Prijsstelling	API
OrcaRouter	AI gateway met adaptieve routing over 200+ modellen. Geen token-opslag, OpenAI-compatibel endpoint.	Ja, host eigen abliterated varianten	$0 token markup, BYOK of pay-as-you-go	OpenAI-compatibel
Featherless AI	Serverless LLM hosting, grootste inference provider van HuggingFace (6.700+ modellen).	Ja, 40K+ modellen incl. ongecensureerd	$25/mnd (32K ctx) of $50 credits/mnd (256K ctx)	OpenAI-compatibel
Together AI	Productie-inferentie platform, ondersteunt open modellen incl. ongecensureerde varianten.	Selecte open modellen	Betalen per token	OpenAI-compatibel

GPU Cloud (Zelf-gehost)

Provider	Beschrijving	Beste voor	GPU Opties
RunPod	GPU cloud met serverless en pod-opties, Docker-gebaseerd. Snel deployen met Ollama/vLLM templates.	Zelf hosten van elk model, geen inhoudsrestricties	A100, H100, H200, RTX 4090
Vast.ai	GPU marktplaats, goedkoopste cloud GPU's. Peer-to-peer huurmodel.	Budget zelf-hosting	Consumenten- tot datacenter GPU's
Lambda	On-demand GPU cloud voor AI. Enterprise-grade infrastructuur.	Productiewerkbelastingen	A100, H100, H200

Lokale Implementatie

Stack	Beschrijving	Vereiste GPU
Ollama	Eén-commando lokale LLM implementatie. Makkelijkste setup voor GGUF modellen.	Consumenten GPU (6-24 GB)
llama.cpp	C/C++ inference engine voor GGUF. CPU+GPU hybride, maximale hardware flexibiliteit.	Flexibel (CPU-only mogelijk)
vLLM	High-throughput inference engine. PagedAttention voor efficiënt geheugen.	Datacenter GPU
SGLang	Structured output + agentic workflow engine. RadixAttention voor multi-turn.	Datacenter GPU
LM Studio	GUI-gebaseerde lokale LLM runner. Drag-and-drop GGUF laden.	Consumenten GPU

Snelreferentie

#	Model	Params	Context	VRAM	Methode	Visie	Tools	Licentie
1	DeepHat V2	7B/32B	131K	~6 GB	SFT 1.7M samples	Nee	Ja	Apache 2.0
2	BugTrace Apex	26B MoE	32K	~16 GB	SFT HackerOne	Nee	Ja	Apache 2.0
3	BugTraceAI Ultra	27B	4K	~22 GB	SFT Unsloth	Nee	Ja	Apache 2.0
4	CYBER-FROST	~180B MoE	262K	Multi-GPU	Security FT	Nee	Ja	Qwen CL
5	CyberPal 2.0	20B	8K	~42 GB	SFT 403K	Nee	Nee	Apache 2.0
6	Cyber-Prime 1.1	2.6B	N/A	~6 GB	SFT+RL 75K	Nee	Nee	LFM Open
7	Cyber-Ornith	9B	128K	~7 GB	Obliteration	Nee	Ja	Apache 2.0
8	Dolphin3-Cyber	8B	2K/131K	~6 GB	LoRA on Dolphin3	Nee	Nee	Llama 3.1
9	Imperum	34B/3B MoE	16K	~22 GB	SFT 10+ domains	Nee	Ja	Apache 2.0
10	Lily-Cyber	7B	8K	~6 GB	SFT 22K pairs	Nee	Nee	Apache 2.0
11	pentest-v2	8B	32K	~6 GB	LoRA 2.8K	Nee	Nee	Apache 2.0
12	Qwythos-9B	9B	1M	~7 GB	Post-train 500M tok	Ja	Ja	Apache 2.0
13	RavenX-CyberAgent	36B/3B MoE	262K	~24 GB	SFT 745K, 12 rounds	Nee	Ja	Apache 2.0
14	REDCELL-26B	26B/4B MoE	262K	~12 GB	LoRA 6.5K OSINT	Nee	Nee	Apache 2.0
15	VEXT Pentest-7B	7B	8K	~6 GB	QLoRA SFT+DPO	Nee	Nee	Apache 2.0
16	security-slm	1.5B	32K	~2 GB	Unsloth SFT	Nee	Nee	Apache 2.0
17	Qwen3.8-27B	27B	262K	~18 GB	Abliteration 131 mat	Ja	Ja	Apache 2.0
18	GLM-5.3-Flash	320B/18B	1M	~80 GB+	Abliteration	Ja	Ja	MIT
19	GLM-5.3-CYBER	753B	~131K	8xH200	Weight modification	Nee	Ja	MIT
20	DS-V4.1-Flash	MoE	base	~1.1 GB overlay	Abliteration overlay	Ja	Ja	MIT
21	Huihui-Qwen3.5	27B	128K	~18 GB	Abliteration	Nee	Ja	Apache 2.0
22	Qwen2.5-Coder-32B	32B	128K	~20 GB	Abliteration	Nee	Nee	Apache 2.0
23	Qwen3.8-Cyber	27B	262K	~18 GB	Abliteration+cyber	Ja	Ja	Apache 2.0
24	HIDra-30B-A3B	30B/3B	128K	~20 GB	Abliteration	Nee	Ja	Apache 2.0
25	qwen25_UNCENSORED	~7B	32K	~6 GB	Progressive FT	Nee	Nee	Apache 2.0
26	Dolphin-Llama3	8B	8K	~6 GB	Data filtering	Nee	Nee	Llama 3
27	Wizard-Vicuna-13B	13B	2K	~10 GB	Data filtering	Nee	Nee	Other

Glossarium

• Abliteration: Interventie op gewichtsniveau (Arditi et al. 2024) die de weigeringsrichting orthogonaliseert uit de residual stream, waardoor alignment-beperkingen worden verwijderd zonder hertraining.
• Obliteration: Variant van abliteration met een vergelijkbare aanpak van gewichtsinventventie.
• SFT: Supervised Fine-Tuning op domeinspecifieke data.
• QLoRA: Quantized Low-Rank Adaptation, geheugenefficiënte fine-tuning.
• DPO: Direct Preference Optimization.
• MoE: Mixture of Experts, waarbij slechts een subset van de parameters actief is per token.
• MTP: Multi-Token Prediction, speculatieve decoding voor snellere inferentie.
• GGUF: Gekwantiseerd formaat voor implementatie via llama.cpp / Ollama.
• FP8: 8-bit floating point kwantisering.
• BF16: Brain floating point 16-bit, standaard training/inference formaat.
• Q4KM: 4-bit kwantisering met k-quants (medium), goede balans tussen kwaliteit en snelheid.
• Q6_K: 6-bit kwantisering met k-quants, hogere kwaliteit dan Q4.
• RATH: RavenX Attack, Threat & Hunt protocol (6-staps autonome beveiligingsbeoordeling).
• APEX: Domein-gewogen kwantisering met behulp van belangrijkheidsmatrices uit het trainingscorpus.
• imatrix: Importance matrix kwantisering, behoudt domeinkritische gewichten tijdens compressie.
• CyberBench: Benchmark-suite voor cybersecurity-modellen (CyNER, APTNER, CyNews, SecMMLU, CyQuiz, Email Phishing, HTTP Attack Log).

Implementatiestacks

Stack	Beste voor	Vereiste GPU
Ollama	Lokale development, snelle testen	Consumenten GPU (6-24 GB)
llama.cpp	GGUF modellen, CPU+GPU hybride	Flexibel
vLLM	Productie-serving, high throughput	Datacenter GPU
SGLang	Agentische workflows, structured output	Datacenter GPU
Transformers	Onderzoek, custom pipelines	Elke GPU
LM Studio	Desktop GUI, drag-and-drop	Consumenten GPU

Bronnen

• HuggingFace modelkaarten (alle specificaties)
• Open LLM Leaderboard v1 (Wizard-Vicuna benchmarks)
• OrcaRouter release notes (abliteration details, compliance rates)
• WhiteRabbitNeo/Kindo publicaties (USENIX Security 2024)
• Empero AI modelkaart (Qwythos benchmarks)
• Eric Hartford / Cognitive Computations (Dolphin methodologie)
• TrustedSec LLM Attack Benchmark (4.800 runs vs OWASP Juice Shop)
• Blackfrost-AI modelkaart (CYBER-FROST architectuur)
• deadbydawn101 modelkaart (RavenX RATH protocol, trainingsdata)
• terrorswift modelkaart (REDCELL OSINT methodologie)
• cyber-pal-security publicatie (SecKnowledge 2.0 pipeline)
• BugTraceAI modelkaart (Ultra tooling model design)
• IMPERUM modelkaart (Imperum SOC/DFIR focus)
• Featherless AI (featherless.ai)
• OrcaRouter (orcarouter.ai)
• Reddit r/LocalLLaMA, r/netsec community rapporten

***

Auteur: Joas A. Santos | Red Team Leaders | September 2026 Uitsluitend voor geautoriseerd beveiligingsonderzoek en educatie.