开放权重模型
Galvanize-60M
面向智能体工具循环的 60M 参数注入分类器。CPU p50 认证 11.52 毫秒，工具误报率 1.00%，分布外注入召回率 91.60%，原生 8,192 token。
11.52 ms
CPU p50 延迟
基础 11.52 毫秒，INT8 量化 18.18 毫秒
1.00%
工具误报率
1.00%（tau 0.80 时为 0.67%）
91.60%
分布外注入召回
Deepset 套件校准后 91.60%
8,192
长上下文
8k needle 召回率 77% 至 97%
模型内部
4 层，60M 参数
为智能体热路径裁剪的蒸馏结构，Apache 2.0 发布。
原生 8,192 token RoPE
无滑动窗口，无截断，适配含 schema 与检索文档的典型提示。
MultiHeadSecurityPooling
4 组可学习查询向量汇聚为 3,072 维，分别覆盖覆写、越狱、分隔符逃逸与外传载荷。
双分发
PyTorch model.safetensors 240 MB，加动态 INT8 ONNX onnx/model_quantized.onnx 176 MB。
与 0.1 毫秒内确定性规则层搭配，开放权重覆盖语义引擎。
立即使用 Galvanize
拉取权重或调用托管网关。