https://www.communeify.com/tw/tag/cybersecurity/Communeify - Your Community PlatformHugohttps://www.communeify.com/tw/blog/horus-cyber-nano-1-0-multimodal-security-model/https://www.communeify.com/tw/blog/horus-cyber-nano-1-0-multimodal-security-model/Fri, 25 Sep 2026 08:05:00 +0800 Horus Cyber Nano 1.0 的「Nano」指的是相對小的資安專用模型，不是低到可以忽略硬體需求的桌面小模型。它有 16B 總參數、文字與視覺輸入，主要要處理的是授權範圍內的安全分析工作。 它不是一般聊天模型換一個名字 Horus Cyber Nano 1.0 由 TokenAI 研發（由 Assem Sabry 創立），定位為 TokenAI 首款採用混合專家架構（Mixture of Experts, MoE）的原生多模態資安推理模型，發表於 2026 年 9 月。其目標應用場景聚焦於四大防禦性技術工作流：安全程式碼審查（Secure Code Review）、紅隊任務推理（Red Team Task Reasoning）、終端機與工具工作流（Terminal and Tool Workflows）以及資安視覺理解（Cybersecurity Vision Understanding）。 模型的輸入支援文字、圖片與影片，輸出則為文字分析結果。這樣的定位很重要：資安工作不只是一段程式碼找漏洞，還可能需要同時看錯誤訊息、網路拓撲、螢幕截圖、錄製的操作過程，以及一串工具執行結果。多模態輸入可以縮短「先把畫面描述成文字，再交給模型」的中間步驟，但它仍然不能替代實際掃描器、沙箱或人工確認。 16B 總參數與 MoE 架構技術規格 Horus Cyber Nano 1.0 採用原生多模態視覺語言架構搭配因果語言解碼器，整體層數與 MoE 結構設計如下： 語言解碼器層數與維度：採用 27 層 Transformer，隱藏維度為 2048，配置 16 個 Attention Heads、16 個 KV Heads，激活函數為 SiLU，RoPE Theta 為 800,000。 MoE 專家配置：每一層均為 MoE 層，包含 64 個 Routed Experts 與 2 個 Shared Experts。每個 Token 運算時會選擇 6 個 Routed Experts 參與計算。這代表 16B 總容量與單次推理的活躍計算量（Active Parameters）是兩件事，不能只看「16B」估算顯存或運算速度。 視覺編碼器規格：包含 27 層 Vision Encoder、隱藏維度 1152、16 個 Vision Attention Heads、Patch Size 為 14。每張圖片最高支援約 320 萬像素（3.2M pixels）總解析度，並支援影片輸入。 高解析度圖片與影片會增加上下文與記憶體負擔，實際部署時應依工作流進行切片，而不是把整段長影片一次塞進模型。