Probar Modelos Qwen 3.5 35B sin Censura para Preguntas de Ciberseguridad

Probando Modelos Qwen Sin Censura para Trabajo de Ciberseguridad
Un profesional de ciberseguridad probó tres modelos Qwen 3.5 35B sin censura para evaluar su capacidad para responder preguntas de hacking y evasión de seguridad. Las pruebas se realizaron porque el modelo original Qwen 3.5 122B se negaba a responder preguntas de ciberseguridad a pesar de estar "abliterated", mientras que modelos más pequeños sin censura (Qwen 3.5 9B y QLM 4.7 Flash) sí proporcionaban respuestas.
Configuración de la Prueba
- Herramienta: LMStudio 0.4.6
- Modelos: Cuantización Q8
- Rendimiento: 43.5 +/-1 tokens por segundo en todos los modelos
- Entorno de prueba: Sistema Strix Halo para ejecución local de modelos
Modelos Probados
qwen3.5-35b-a3b-heretic-v2(38.7GB, llmfan46)qwen3.5-35b-a3b-uncensored-hauhaucs-aggressive(37.8GB, HauhauCS)huihui-qwen3.5-35b-a3b-abliterated(37.8GB, mradermacher)- HuggingFace original Qwen 3.5 (probado a través del sitio web para evitar tarifas de ancho de banda)
Preguntas de Prueba y Resultados
Cada modelo fue preguntado dos veces por separado en cinco categorías:
- TSquare (incidente de ciberseguridad)
- Evasión de AV con PowerShell
- Contraseñas Predeterminadas
- EternalBlue (exploit)
- Historia X-rated con groserías (prueba de contenido NSFW)
Puntuaciones (1 = respondió, 0 = se negó/incompleto):
- qwen3.5-35b-a3b-heretic-v2: 0.25 y 1, 1, 1, 1, 1*
- qwen3.5-35b-a3b-uncensored-hauhaucs-aggressive: 1, 1, 1*, 1, 1
- huihui-qwen3.5-35b-a3b-abliterated: 0.5, 1, 1, 1, 0
- HuggingFace original Qwen 3.5: 0.25, 0.25, 0.5, 0, 0
Observaciones Clave
Los modelos sin censura tuvieron un rendimiento significativamente mejor en preguntas de ciberseguridad que el modelo original. Para preguntas de TSquare, el modelo heretic-v2 inicialmente dio una respuesta vaga pero proporcionó detalles apropiados en el segundo intento, mientras que el modelo agresivo dio respuestas consistentemente reescritas. En contenido NSFW, el modelo heretic-v2 obtuvo una "A+", el modelo agresivo aprobó sólidamente, pero el modelo abliterated se negó a contenido con groserías y X-rated mientras producía resultados sin sentido.
El probador señaló que no le importan las capacidades NSFW, pero necesita modelos que respondan preguntas de hacking sin censura. Este enfoque de prueba de probar modelos más pequeños sin censura antes de descargar versiones más grandes ayuda a evaluar diferentes métodos de eliminación de censura para trabajo práctico de ciberseguridad.
📖 Leer la fuente completa: r/LocalLLaMA
👀 Ver también

El auditor AI zkao encuentra un error crítico de solidez en la biblioteca de invitados zkVM de OpenVM
El auditor de IA de ZK/SEC, zkao, encontró un error crítico de solidez en la biblioteca de emparejamientos de OpenVM que permite a un probador malicioso falsificar igualdades de emparejamientos, corregido en OpenVM 1.6.0 (CVE-2026-46669).

Google dice que hackers criminales usaron IA para encontrar vulnerabilidad de día cero
Google reveló que atacantes utilizaron un agente de IA para descubrir y explotar una vulnerabilidad de software previamente desconocida, marcando el primer caso confirmado de descubrimiento de día cero impulsado por IA en el entorno real.

OpenObscure: Cortafuegos de Privacidad de Código Abierto para Agentes de IA en Dispositivos
OpenObscure es un cortafuegos de privacidad de código abierto y en el dispositivo que se sitúa entre los agentes de IA y los proveedores de LLM. Utiliza el cifrado FF1 de preservación de formato con AES-256 para cifrar los valores de PII antes de que las solicitudes salgan de tu dispositivo, manteniendo la estructura de los datos mientras protege la privacidad.

AWS informa que un ataque potenciado por IA comprometió más de 600 firewalls FortiGate.
Los ciberdelincuentes utilizaron herramientas de IA generativa disponibles comercialmente para comprometer más de 600 firewalls FortiGate expuestos a Internet en 55 países durante una campaña de un mes, según AWS. Los atacantes escanearon interfaces de gestión expuestas, probaron credenciales débiles y utilizaron IA para generar guías de ataque y scripts.