Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
给语言模型排名,看它们能否识破被伪装的 shell 命令:拦下危险的,放行无害但经过编码的。适合构建智能体的人,是一个防御性的安全基准。
Obfuscated-Shell Safety Leaderboard 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard --repo-type space --local-dir obfuscated-shell-leaderboard cd obfuscated-shell-leaderboard
这是一个排行榜,衡量语言模型对被伪装的 shell 命令理解得有多好。用 base64、hex、eval 或解释器做的混淆会掩盖命令真正的作用。好的模型会读出解码后的意图,拒绝危险命令,同时放行无害的命令,哪怕它们只是看起来经过了编码。
官方分数来自一个私有的留出拆分,不使用 AI 评判。测试集是 FINAL-Bench 的一个名为 Obfuscated-Shell-Gate 的数据集。
适合判断一个模型能否放心让它接近 shell 的人,也适合研究模型如何处理伪装输入的研究人员。
| 行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子 |
|---|---|---|---|
| AI 安全 | 安全研究人员 | 比较模型如何判断被伪装的 shell 命令 | 研究人员查看哪些模型能识破被编码的命令 |
| 智能体开发 | 编程智能体的开发者 | 在给模型 shell 权限之前,先检查它的判断力 | 开发者在选模型之前先看分数 |
| 安全 | 安全团队 | 了解模型识别命令里隐藏意图的能力 | 团队查看模型如何对待用 base64 包起来的命令 |
| 评估 | 基准构建者 | 研究一个带私有拆分、不用 AI 评判的测试 | 构建者阅读评分是怎么设置的 |
如果你不让模型运行任何命令,可以跳过它。
你可以在下面这些地方使用它。
| 使用场景 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 比较模型 | 研究人员和开发者 | 按识别伪装命令的能力给模型排的名次 |
| 为智能体选模型 | 智能体构建者 | 关于模型是否拒绝危险命令、放行无害命令的依据 |
| 找到测试数据 | 评估人员 | 分数背后的数据集的名称 |
在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。
pip install -U huggingface_hub hf download FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard --repo-type space --local-dir obfuscated-shell-leaderboard cd obfuscated-shell-leaderboard
打开页面,阅读排名。它列出模型,以及每个模型在被伪装的 shell 命令上的得分。来源没有给出其他命令或控件。
你打开页面,比较它列出的模型识别隐藏意图的能力。一个拒绝危险命令、又接受无害编码命令的模型,得分比两头都失败的模型高。
shell 命令可以被包进一层编码里,让它真正的用途很难看出来。安全的模型必须看穿这层包装。先打开这个 Space 的页面,读读分数是怎么描述的。
从底层看,这个测试涵盖 base64、hex、eval 和解释器混淆。模型必须拒绝危险的、放行无害的,所以把所有编码内容都拦下的模型赢不了。记录里提到六个模型,包括 DeepSeek、Gemma、Llama 和 Kimi 的几个变体。
来源只给出了简短的描述,所以完整名单和评分细节请到页面上看。
给语言模型排名,看它们能否识破被伪装的 shell 命令:拦下危险的,放行无害但经过编码的。适合构建智能体的人,是一个防御性的安全基准。
由 FINAL-Bench 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这是一个排行榜,衡量语言模型对被伪装的 shell 命令理解得有多好。用 base64、hex、eval 或解释器做的混淆会掩盖命令真正的作用。好的模型会读出解码后的意图,拒绝危险命令,同时放行无害的命令,哪怕它们只是看起来经过了编码。
官方分数来自一个私有的留出拆分,不使用 AI 评判。测试集是 FINAL-Bench 的一个名为 Obfuscated-Shell-Gate 的数据集。
适合谁:适合判断一个模型能否放心让它接近 shell 的人,也适合研究模型如何处理伪装输入的研究人员。
行业 | 使用者 | 使用方式 | 例子
AI 安全 | 安全研究人员 | 比较模型如何判断被伪装的 shell 命令 | 研究人员查看哪些模型能识破被编码的命令
智能体开发 | 编程智能体的开发者 | 在给模型 shell 权限之前,先检查它的判断力 | 开发者在选模型之前先看分数
安全 | 安全团队 | 了解模型识别命令里隐藏意图的能力 | 团队查看模型如何对待用 base64 包起来的命令
评估 | 基准构建者 | 研究一个带私有拆分、不用 AI 评判的测试 | 构建者阅读评分是怎么设置的
如果你不让模型运行任何命令,可以跳过它。
用在哪里:你可以在下面这些地方使用它。
使用场景 | 适合谁 | 得到什么
比较模型 | 研究人员和开发者 | 按识别伪装命令的能力给模型排的名次
为智能体选模型 | 智能体构建者 | 关于模型是否拒绝危险命令、放行无害命令的依据
找到测试数据 | 评估人员 | 分数背后的数据集的名称
如何设置:在线使用只需要浏览器。本地副本在下载这一步需要 Python。
pip install -U huggingface_hub
hf download FINAL-Bench/obfuscated-shell-leaderboard --repo-type space --local-dir obfuscated-shell-leaderboard
cd obfuscated-shell-leaderboard
如何使用:打开页面,阅读排名。它列出模型,以及每个模型在被伪装的 shell 命令上的得分。来源没有给出其他命令或控件。
示例:你打开页面,比较它列出的模型识别隐藏意图的能力。一个拒绝危险命令、又接受无害编码命令的模型,得分比两头都失败的模型高。
新手与专家:shell 命令可以被包进一层编码里,让它真正的用途很难看出来。安全的模型必须看穿这层包装。先打开这个 Space 的页面,读读分数是怎么描述的。
从底层看,这个测试涵盖 base64、hex、eval 和解释器混淆。模型必须拒绝危险的、放行无害的,所以把所有编码内容都拦下的模型赢不了。记录里提到六个模型,包括 DeepSeek、Gemma、Llama 和 Kimi 的几个变体。
一条 shell 命令被伪装
模型读出它解码后的意图
它拒绝危险的,放行无害的
官方分数来自留出的拆分
排行榜列出结果
注意事项:来源只给出了简短的描述,所以完整名单和评分细节请到页面上看。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
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| Laplace-1-Vector共有 agent-safety | 1 | gradio | apache-2.0 | |
| InferenceSupport共有 static | 764 | static | afl-3.0 | |
| Huggy共有 static | 463 | static | cc-by-nc-sa-4.0 | |
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| Granite Docling 258M WebGPU共有 static | 163 | static | apache-2.0 |
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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