Qwen3Guard - Modelo de seguridad de código abierto Ali Qwen

Qué es Qwen3Guard

Qwen3Guard se basa en Qwen3 Modelo base de protección de seguridad afinado y diseñado para la detección de seguridad. Qwen3Guard está disponible en dos variantes profesionales: Qwen3Guard-Gen para la anotación de seguridad fuera de línea y el filtrado de conjuntos de datos, y Qwen3Guard-Stream para la transmisión en tiempo real de inspecciones de seguridad, lo que permite la revisión instantánea del contenido a medida que el modelo genera respuestas. El primero es adecuado para etiquetar y filtrar conjuntos de datos de seguridad fuera de línea. Ambos modelos están disponibles en tamaños de 0,6B, 4B y 8B para adaptarse a diferentes escenarios de despliegue y limitaciones de recursos, y entre los aspectos más destacados de Qwen3Guard se incluyen la tecnología de detección de streaming en tiempo real, tres niveles de clasificación de riesgos (seguro, inseguro y controvertido) y soporte multilingüe (que cubre 119 idiomas). Obtiene buenos resultados en las principales pruebas de seguridad y es adecuado para una amplia gama de escenarios de despliegue.

Características de Qwen3Guard

• Clasificación de seguridad precisa: Puede realizar una detección de seguridad precisa de señales y respuestas, proporcionando niveles de riesgo y categorización para garantizar la seguridad de los contenidos.
• Detección de flujos en tiempo real: Qwen3Guard-Stream admite la detección de seguridad en tiempo real durante la generación de la respuesta del modelo, lo que garantiza una baja latencia y una alta eficacia.
• Soporte multilingüeSoporte de 119 idiomas y dialectos para escenarios globales y multilingües.
• Nivel de riesgo terciarioOfrece tres etiquetas: "Seguro", "Inseguro" y "Polémico", lo que permite a los usuarios ajustar con flexibilidad sus políticas de seguridad en función de sus necesidades.
• Código abierto y facilidad de uso: Los modelos pueden descargarse de Hugging Face o ModelScope, y son compatibles para su uso a través del servicio de barandilla AliCloud AI para facilitar su despliegue y aplicación.

Principales ventajas de Qwen3Guard

• Detección eficaz en tiempo realQwen3Guard-Stream puede realizar la detección de seguridad en tiempo real durante el proceso de generación de respuestas, garantizando la seguridad de los contenidos sin sacrificar la velocidad de respuesta, lo que resulta adecuado para escenarios con elevados requisitos de tiempo real.
• Clasificación flexible de los riesgosOfrece tres niveles de categorización de riesgos, a saber, "seguro", "inseguro" y "controvertido", para que los usuarios puedan ajustar con flexibilidad sus políticas de seguridad a los distintos escenarios de aplicación en función de sus necesidades específicas.
• Potente soporte multilingüe: Compatible con 119 idiomas y dialectos, tiene una amplia aplicabilidad a escala mundial y puede satisfacer las necesidades de detección de seguridad en entornos multilingües.
• Rendimiento técnico avanzado: Obtiene buenos resultados en las principales pruebas comparativas de seguridad, lo que demuestra su gran capacidad en tareas de clasificación de seguridad y proporciona a los usuarios una protección fiable.

Cuál es el sitio web oficial de Qwen3Guard

• Página web del proyecto:: https://qwen.ai/blog?id=f0bbad0677edf58ba93d80a1e12ce458f7a80548&from=research.research-list
• Repositorio Github:: https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3guard-68d2729abbfae4716f3343a1
• Informe técnico:: https://github.com/QwenLM/Qwen3Guard/blob/main/Qwen3Guard_Technical_Report.pdf

Personas para las que Qwen3Guard es adecuado

• Equipo de seguridad de la empresaEl resultado de la IA generativa debe supervisarse y auditarse en tiempo real para garantizar que el contenido cumple las normas de seguridad y los requisitos de conformidad de la empresa.
• Organizaciones de revisión de contenidosResponsable de realizar auditorías de seguridad de grandes cantidades de contenido textual, se necesitan herramientas eficaces y precisas para complementar el proceso de revisión manual.
• Desarrolladores e investigadores de IAEl modelo de seguridad: durante el desarrollo y la investigación, es necesario evaluar la seguridad del contenido textual generado para optimizar el rendimiento y la seguridad del modelo.
• Plataformas de medios socialesEl contenido generado por los usuarios debe supervisarse en tiempo real para evitar la difusión de información perjudicial y mantener un entorno sano en la plataforma.
• organización educativaEl objetivo de la enseñanza asistida por IA es garantizar que los contenidos generados sean apropiados para la población estudiantil y evitar los contenidos inapropiados.
• Gobierno y organismos reguladoresEl contenido generado por IA debe regularse para garantizar que cumple las leyes, reglamentos y normas sociales y éticas.