深度分析 184M 參數擊敗 8B 模型:Semalith v1.4 以三軸安全分類器實現即時提示注入偵測 現有開源安全分類器多僅專注單一軸線,Semalith v1.4 以 184M 參數的 DeBERTa-v3-base 架構,在單次推論中同時偵測提示注入、一般危害與金融法規違規。對比 8B 的 Llama-Guard-3,參數量僅 1/44,卻在 7 項提示注入基準全勝,且良意提示誤報率為零。