New Cyber-OSINT model released

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) introduces a locally runnable Cyber-OSINT model on X. Built by Deep Hat, this 26B parameter model (4B active) is trained on 6,500 OSINT and CT instructions. It supports threat-actor attribution, IOC pivoting, geolocation, and Admiralty source grading with a 262K context window.

A separate 7B cyber model fits on an 8GB GPU and is fine-tuned for offensive and defensive DevOps tasks. It features 32K native context, expandable to 131K with YaRN. Unlike many security models that rely on system prompts, this is a genuine fine-tune.

Available on Hugging Face at huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

قدم Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) على X نموذج سيبر-OSINT قابل للتشغيل محليًا. تم تطويره بواسطة Deep Hat، وهذا النموذج الذي يحتوي على 26B معلمة (4B نشطة) تم تدريبه على 6,500 تعليمة من OSINT وCT. يدعم إسناد ممثلي التهديد، وتدوير مؤشرات الاختراق، والتحديد الجغرافي، وتقييم مصادر الأدميرالية بنافذة سياق تبلغ 262K. نموذج سيبر منفصل بحجم 7B يناسب وحدة معالجة رسومات بسعة 8GB وتم ضبطه بدقة للمهام الهجومية والدفاعية لـ DevOps. يتميز بسياق أصلي يبلغ 32K، قابل للتوسيع إلى 131K باستخدام YaRN. على عكس العديد من نماذج الأمان التي تعتمد على مطالبات النظام، هذا هو ضبط دقيق حقيقي. متاح على Hugging Face في huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) X-এ একটি স্থানীয়ভাবে চালু যাওয়া সাইবার-OSINT মডেল পেশ করেছেন। Deep Hat দ্বারা নির্মিত, এই 26B প্যারামিটার মডেল (4B সক্রিয়) 6,500 OSINT এবং CT নির্দেশে প্রশিক্ষিত। এটি হুমকি অভিনেতা atribuion, IOC পিভটিং, ভূগোলিক অবস্থান এবং এ্যাডমিরাল্টি উৎস গ্রেডিং সমর্থন করে, যার 262K কনটেক্সট উইন্ডো। একটি আলাদা 7B সাইবার মডেল 8GB GPU-এ ফিট बैठে এবং आक्रामক এবং रक्षात्मक DevOps कार्यों के लिए माइक्रो-ट्यून किया गया है। এর 32K নেটিভ কনটেক্সট আছে, যা YaRN এর সাহায্যে 131K পর্যন্ত প্রসারিত করা যায়। অনেক নিরাপত্তা মডেলের বিপরীতে যা সিস্টেম প্রম্পটে নির্ভর করে, এটি একটি সত্য মাইক্রো-টিউন। এটি Hugging Face-এ huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat থেকে উপলব্ধ।

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) stellt auf X ein lokal ausführbares Cyber-OSINT-Modell vor. Entwickelt von Deep Hat, weist dieses Modell 26B Parameter (4B aktiv) auf und wurde auf 6.500 OSINT- und CT-Anweisungen trainiert. Es unterstützt die Zuordnung von Bedrohungsakteuren, IOC-Pivoting, Geolokalisierung und Admiralty-Quellenbewertung mit einem Kontextfenster von 262K.

Ein separates 7B-Cybermodell passt auf eine 8GB-GPU und ist für offensive und defensive DevOps-Aufgaben fein abgestimmt. Es verfügt über einen nativen Kontext von 32K, erweiterbar auf 131K mit YaRN. Im Gegensatz zu vielen Sicherheitsmodellen, die auf Systemprompts verlassen, handelt es sich hierbei um ein echtes Feintuning.

Verfügbar auf Hugging Face unter huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) presenta en X un modelo Cyber-OSINT ejecutable localmente. Desarrollado por Deep Hat, este modelo de 26B de parámetros (4B activos) está entrenado en 6,500 instrucciones de OSINT y CT. Soporta la atribución de actores de amenaza, el pivoteo de IOC, la geolocalización y la calificación de fuentes Almirantazgo con una ventana de contexto de 262K.

Un modelo cibernético separado de 7B cabe en una GPU de 8GB y está afinado para tareas ofensivas y defensivas de DevOps. Tiene un contexto nativo de 32K, expansible a 131K con YaRN. A diferencia de muchos modelos de seguridad que dependen de prompts del sistema, este es un afinamiento genuino.

Disponible en Hugging Face en huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) présente sur X un modèle Cyber-OSINT exécutable localement. Développé par Deep Hat, ce modèle de 26B de paramètres (4B actifs) a été entraîné sur 6 500 instructions OSINT et CT. Il prend en charge l'attribution des acteurs de menace, le pivot d'IOC, la géolocalisation et la notation des sources de l'Amirauté avec une fenêtre de contexte de 262K.

Un modèle cyber distinct de 7B tient sur un GPU de 8 Go et est affiné pour les tâches DevOps offensives et défensives. Il présente un contexte natif de 32K, extensible à 131K avec YaRN. Contrairement à de nombreux modèles de sécurité qui s'appuient sur des invites système, il s'agit d'un affinage véritablement effectué.

Disponible sur Hugging Face à l'adresse huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) ने X पर एक स्थानीय रूप से चलने वाला साइबर-OSINT मॉडल पेश किया। Deep Hat द्वारा निर्मित, यह 26B पैरामीटर मॉडल (4B सक्रिय) 6,500 OSINT और CT निर्देशों पर प्रशिक्षित है। यह खतरा अभिनेता atribusion, IOC पिवोटिंग, भौगोलिक स्थिति और एडमिरल्टी स्रोत ग्रेडिंग का समर्थन करता है, जिसमें 262K संदर्भ विंडो है। एक अलग 7B साइबर मॉडल 8GB GPU पर फिट बैठता है और आक्रामक और रक्षात्मक DevOps कार्यों के लिए माइक्रो-ट्यून किया गया है। इसमें 32K मूल संदर्भ है, जिसे YaRN के साथ 131K तक विस्तारित किया जा सकता है। बहुत से सुरक्षा मॉडलों के विपरीत जो सिस्टम प्रॉम्प्ट पर निर्भर करते हैं, यह एक वास्तविक माइक्रो-ट्यून है। इसे Hugging Face पर huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat से उपलब्ध कराया गया है।

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) memperkenalkan di X model Cyber-OSINT yang dapat dijalankan secara lokal. Dikembangkan oleh Deep Hat, model ini memiliki 26B parameter (4B aktif) dan dilatih pada 6.500 instruksi OSINT dan CT. Ia mendukung atribusi aktor ancaman, pivot IOC, geolokasi, dan penilaian sumber Admiralty dengan jendela konteks 262K.

Model cyber terpisah berukuran 7B muat pada GPU 8GB dan dituning khusus untuk tugas DevOps ofensif dan defensif. Ia memiliki konteks asli 32K, yang dapat diperluas hingga 131K dengan YaRN. Berbeda dengan banyak model keamanan yang bergantung pada prompt sistem, ini adalah penyesuaian yang sungguh-sungguh.

Tersedia di Hugging Face di huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) は X でローカルで実行可能なサイバー-OSINT モデルを発表しました。Deep Hat が構築したこのモデルは、26B パラメータ（4B アクティブ）で、6,500 件の OSINT と CT の指示で訓練されています。脅威アクターの帰属、IOC ピボット、地理位置特定、海軍省レベルのソース評価をサポートし、コンテキストウィンドウは 262K です。別途 7B のサイバーモデルは 8GB GPU に収まり、攻撃的および防御的な DevOps タスク向けにファインチューニングされています。ネイティブコンテキストは 32K で、YaRN を使用して 131K に拡張可能です。多くのセキュリティモデルがシステムプロンプトに依存するのに対し、これは本物のファインチューニングです。Hugging Face で入手可能：huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat。

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) apresenta no X um modelo Cyber-OSINT executável localmente. Desenvolvido pela Deep Hat, este modelo de 26B de parâmetros (4B ativos) foi treinado em 6.500 instruções de OSINT e CT. Ele suporta a atribuição de atores de ameaça, o pivoteamento de IOC, a geolocalização e a classificação de fontes da Marinha com uma janela de contexto de 262K.

Um modelo cibernético separado de 7B cabe em uma GPU de 8GB e é ajustado finamente para tarefas ofensivas e defensivas de DevOps. Ele possui um contexto nativo de 32K, expansível para 131K com YaRN. Diferente de muitos modelos de segurança que dependem de prompts do sistema, este é um ajuste fino genuíno.

Disponível no Hugging Face em huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) представил в X локально запускаемую модель Cyber-OSINT. Разработанная Deep Hat, эта модель с 26B параметрами (4B активными) обучена на 6 500 инструкциях OSINT и CT. Она поддерживает атрибуцию угрозых действующих лиц, поворот IOC, геолокацию и оценку источников Адмиралтейства с окном контекста 262K. Отдельная кибер-модель объёмом 7B помещается на GPU с 8 ГБ памяти и настроена для наступательных и защитных задач DevOps. Она имеет нативный контекст 32K, расширяемый до 131K с использованием YaRN. В отличие от многих моделей безопасности, которые полагаются на системные подсказки, это настоящее тонкое настроение. Доступно на Hugging Face по адресу huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat.

Md Ismail Šojal (@0x0SojalSec) 在 X 上介绍了一款可本地运行的 Cyber-OSINT 模型。由 Deep Hat 构建自 Deep Hat，该模型拥有 26B 参数（4B 活跃），在 6,500 条 OSINT 和 CT 指令上进行训练。 它支持威胁行为者归因、IOC 轮转、地理定位以及海军部级来源评分，上下文窗口为 262K。 一个独立的 7B 网络模型可适配 8GB GPU，并针对进攻性和防御性 DevOps 任务进行微调。 它具有 32K 原生上下文，可通过 YaRN 扩展至 131K。 与许多依赖系统提示的安全模型不同，这是一次真正的微调。 可在 Hugging Face 上获取：huggingface.co/Deep Hat/Deep Hat。