模型介绍
我们基于 **Qwen2.5-Instruct 系列** 与 **DeepSeek-R1 系列** 模型，结合自建安全任务集与安全知识库， 在 **8台A100 GPU** 集群上持续训练一周以上，完成大规模预训练 + 指令微调 + 强化学习， 显著提升模型在安全场景中的**理解、推理与响应能力**。 我们已构建了一个超大规模、结构完备的网络安全语料库，总量超过 **5TB**、共计 **106,721 个原始文件**，其中超过 **40% 内容为人工精选与结构化处理**。私有数据部分系统整合了具备 **70+ 字段 / 14 类结构标签体系** 的安全数据资源，经过统一清洗、语义标注与重构，构建出 **数百亿 Tokens 级**的高质量语料，为大模型深度推理能力提供坚实支撑。 为全面评估 SecGPT 的安全实战能力，我们构建了一套覆盖**安全证书问答、安全通识、编程能力、知识理解与推理能力**的综合评估体系，主要采用以下标准化数据集：CISSP、CS-EVAL、CEVAL、GSM8K、BBH。
主要特点
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价，请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用？
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗？
不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。