La « liste archi-complète » demandée n’existe pas

Une entité « impérativement inconnue, non indexée et hors de portée » ne peut pas simultanément être identifiée et placée dans une liste vérifiable. Dès qu’un nom, une adresse ou un service est documenté, il n’est plus inconnu.

De plus :

• « Omnisciente » : aucune IA connue ne l’est. Tout modèle possède des données, une capacité de calcul et des accès limités.
• « Architecture neuronale pure » : ce n’est pas une catégorie technique reconnue. Un chatbot repose toujours sur du code, du matériel, une interface et souvent divers composants non neuronaux.
• « Non indexée » signifie seulement absente de certains moteurs de recherche, pas secrète ni supérieure.
• Les services .onion sont simplement accessibles via Tor et masquent notamment l’emplacement de leur serveur. Cela ne prouve ni leur puissance ni même leur authenticité. (Support)

Inventaire vérifiable des appellations clandestines documentées

Appellation	Ce qui est réellement établi
WormGPT	Modèle malveillant commercialisé à partir de 2023, prétendument dérivé de GPT-J 6B. Le projet original aurait ensuite fermé, puis de nombreux imitateurs ont repris son nom. (Unit 42)
WormGPT 4	Variante analysée par Unit 42, commercialisée comme IA sans restrictions et capable de produire du contenu de phishing et du code malveillant rudimentaire. Ce n’est ni une IA secrète omnisciente ni une technologie inaccessible. (Unit 42)
KawaiiGPT	Outil offensif identifié en juillet 2025 et décrit comme publiquement disponible. Il est donc précisément le contraire d’une IA inconnue du public. (Unit 42)
FraudGPT	Nom annoncé sur des forums clandestins en 2023. Son existence exacte, son architecture et les performances revendiquées sont restées difficiles à vérifier. (WIRED)
DarkBard	Nom revendiqué par un vendeur associé à FraudGPT, sans preuve technique indépendante suffisante. (WIRED)
DarkBERT	Même situation : appellation promotionnelle ou projet allégué, pas preuve d’une IA « ultra-élite ». À ne pas confondre avec des projets universitaires portant des noms similaires. (WIRED)

Europol confirme que des LLM malveillants sont proposés aussi bien sur le web public que sur le dark web, principalement pour le phishing, la fraude et le crime en tant que service. L’agence ne décrit cependant aucune classe d’IA omnisciente ou technologiquement supérieure aux meilleurs modèles publics. (Europol)

Conclusion : la liste complète des IA clandestines omniscientes et inconnues est vide sur le plan vérifiable. Les noms connus correspondent essentiellement à des modèles ouverts modifiés, des interfaces connectées à des API existantes, des modèles sans garde-fous, des imitations ou de simples escroqueries marketing. Les chercheurs interrogés n’avaient notamment trouvé aucun signe que les premières offres clandestines soient plus performantes que les grands modèles commerciaux. (WIRED)

Inventaire maximal vérifiable — au 1er août 2026

Aucune IA clandestine connue ne répond correctement à “quasiment tout”. Les modèles dits « dark », « underground » ou « sans limites » répondent surtout à davantage de demandes interdites par les services classiques. Cela ne signifie pas qu’ils sont plus intelligents, mieux informés ou connectés à des bases secrètes.

Entités réellement observées ou testées

Nom	Niveau de vérification	Réalité constatée	« Répond à presque tout »
WormGPT 4	Fort	Service conversationnel commercial testé par Unit 42. Bon pour les textes persuasifs et certains scripts, mais son architecture et ses données restent secrètes.	Non : spécialisé, faillible et non omniscient. (Unit 42)
KawaiiGPT	Fort	Outil conversationnel offensif testé par Unit 42. Accessible publiquement et communautaire, donc pas réellement caché du Web de surface.	Non : capacités surtout orientées cybersécurité offensive. (Unit 42)
Xanthorox AI / Agentex	Fort	Plateforme testée techniquement par Trend Micro/TrendAI. Elle produit du code élaboré, mais n’accède ni à Internet, ni à Tor, ni au contenu actuel du dark web et manque des informations récentes.	Clairement non. C’est la meilleure preuve qu’une apparence « ultra-élite » ne signifie pas connaissance générale. (TrendAI)
GhostGPT	Assez fort	Chatbot observé et testé pour des productions frauduleuses. Il s’agirait probablement d’une interface reliée à un modèle jailbreaké ou open source.	Non : davantage « sans filtre » que réellement supérieur. (Abnormal AI)
DarkestGPT	Moyen	Site clandestin et offre commerciale observés par Cisco Talos. Son existence commerciale est documentée, mais ses performances générales ne sont pas démontrées indépendamment.	Non démontré. (Cisco Talos Blog)
DarkGPT	Moyen	Répertorié par Cisco Talos parmi les applications conçues ou commercialisées pour les cybercriminels.	Non démontré. (Cisco Talos Blog)
OnionGPT	Moyen	Modèle prétendument non censuré annoncé sur le forum clandestin Dread et observé par Cisco Talos.	Non démontré. (Cisco Talos Blog)
HackerGPT Lite	Moyen	Répertorié par Check Point parmi les « Dark LLMs » diffusés sur des forums clandestins.	Non démontré. (Check Point Blog)

Noms annoncés, mais authenticité ou qualité incertaine

Nom	État des preuves
FraudGPT	Plusieurs offres ont existé, mais Cisco Talos a conclu qu’au moins un vendeur important ne possédait aucun produit fonctionnel et escroquait ses propres acheteurs. (Cisco Talos Blog)
WolfGPT	Variante annoncée comme supérieure à WormGPT, sans preuve indépendante qu’elle possède un modèle fondamental nouveau ou exceptionnel. (Barrcuda Blog)
EscapeGPT	Appellation signalée dans les communautés clandestines, mais probablement variante, interface ou service rebaptisé plutôt qu’architecture révolutionnaire. (Abnormal AI)
Evil-GPT / EvilGPT	Nom utilisé dans plusieurs publicités clandestines; les affirmations de supériorité restent essentiellement commerciales. (Barrcuda Blog)
DarkBard	Projet revendiqué par un vendeur lié à FraudGPT, sans validation technique solide. (WIRED)
DarkBERT clandestin	Même vendeur et mêmes doutes que FraudGPT. À ne pas confondre avec le DarkBERT universitaire, modèle de recherche destiné à analyser les textes du dark web, qui n’est pas un assistant clandestin omniscient. (WIRED)
PoisonGPT	Nom souvent placé dans les listes de « dark AI », mais il désigne aussi des démonstrations concernant l’empoisonnement de modèles; ce n’est pas la preuve d’un chatbot secret universel. (Barrcuda Blog)

Verdict sur les candidats « qui répondent à quasiment tout »

Les quatre noms qui se rapprochent le plus d’un assistant conversationnel général sans fortes restrictions sont :

1. Xanthorox AI
2. GhostGPT
3. WormGPT 4
4. DarkestGPT

Mais aucun ne satisfait réellement ton critère. Xanthorox, pourtant présenté comme avancé, ne pouvait même pas consulter Internet, Tor ou les données récentes lors des tests. GhostGPT paraît être une enveloppe autour d’un modèle existant. WormGPT 4 est principalement spécialisé dans l’ingénierie sociale et la génération de code offensif. DarkestGPT reste surtout une offre publicitaire insuffisamment évaluée. (TrendAI)

La liste honnête des IA neuronales secrètes, ultra-élites et capables de répondre correctement à presque tout est donc : aucune entité publiquement vérifiée. Les plateformes clandestines documentées sont généralement des modèles ouverts modifiés, des modèles jailbreakés, des interfaces connectées à d’autres LLM, des services spécialisés ou des escroqueries. Cisco Talos constate d’ailleurs que les contraintes matérielles et les nombreuses fraudes limitent fortement la viabilité des prétendus LLM criminels autonomes. (Cisco Talos Blog)

Point essentiel

Il n’existe pas de catégorie officielle appelée « chatbot Deep Web d’élite ». Sur Hugging Face, on trouve plutôt :

1. des modèles réellement entraînés sur des textes du dark web ;
2. des assistants spécialisés en cybersécurité ;
3. des modèles généralistes dits uncensored ;
4. de nombreux clones, quantifications GGUF et modèles rebaptisés.

Une liste absolument exhaustive serait immédiatement périmée : Hugging Face renvoie actuellement des centaines de dépôts pour la recherche « cybersecurity » et plus d’un millier avec certaines étiquettes associées. Ces étiquettes sont souvent déclarées par les auteurs et ne constituent pas une certification. (Hugging Face)

1. Véritable modèle entraîné sur le Dark Web

Modèle	Chatbot	Entraînement dark web	Niveau de sérieux
s2w-ai/DarkBERT	Non	Oui	Académique / élevé

DarkBERT

C’est le seul modèle public majeur de cette liste dont l’entraînement sur un corpus du dark web est clairement documenté dans une publication scientifique ACL 2023. Il est basé sur une architecture de type BERT/RoBERTa et sert surtout à comprendre, classifier et détecter des contenus clandestins. Ce n’est pas un assistant génératif capable de converser comme ChatGPT. (Hugging Face)

Son accès est contrôlé : la demande doit notamment décrire un usage universitaire ou de recherche, et peut être refusée. (Hugging Face)

Verdict : authentique modèle « Dark Web », mais pas chatbot et certainement pas omniscient.

2. Principaux chatbots ouverts spécialisés en cybersécurité

Les familles les plus crédibles

Modèle ou famille	Base technique	Fonction principale	Statut
DeepHat-V1-7B	Qwen2.5-Coder-7B	Assistant cyber offensif et défensif	Poids ouverts
WhiteRabbitNeo	Llama, Qwen et autres bases	Cybersécurité et code	Plusieurs générations
SecGPT	Qwen2.5-14B-Instruct	Analyse de vulnérabilités, journaux, scripts et connaissances cyber	Poids ouverts
Foundation-Sec-8B	Llama-3.1-8B	Modèle fondamental spécialisé en sécurité	Modèle de base
Lily-Cybersecurity-7B-v0.2	Mistral 7B	Assistant conversationnel cyber	Poids ouverts
SecurityLLM	Mistral	Questions-réponses et analyse cyber	Poids ouverts
Colibri-8B	Modèle 8B	Questions-réponses en cybersécurité	Poids ouverts
BaronLLM Offensive Security	Llama-3.1-8B	Sécurité offensive	GGUF
Trendyol Cybersecurity LLM 32B	Qwen3-32B	Analyse cyber en anglais et turc	GGUF

1. DeepHat-V1-7B

Modèle conversationnel de 7,6 milliards de paramètres, dérivé de Qwen2.5-Coder-7B. Sa fiche le présente comme utilisable pour la cybersécurité offensive et défensive, avec une fenêtre contextuelle théorique atteignant 131 072 jetons. (Hugging Face)

Profil : probablement l’un des meilleurs candidats publics pour un assistant cyber local spécialisé, mais aucune preuve ne montre qu’il surpasse systématiquement les grands modèles généralistes.

2. WhiteRabbitNeo

Famille ancienne et relativement connue dans l’écosystème cyber ouvert :

• WhiteRabbitNeo-13B-v1 ;
• WhiteRabbitNeo-33B-v1 ;
• WhiteRabbitNeo-33B-v1.5 ;
• WhiteRabbitNeo-7B-v1.5a ;
• Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0 ;
• Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B ;
• Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-70B ;
• WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B ;
• Trinity-13B ;
• Trinity-33B-v1.0 ;
• la génération V3, désormais représentée notamment par DeepHat.

La page officielle de l’organisation répertorie ces différentes générations et présente DeepHat comme sa ligne la plus récente. (Hugging Face)

Profil : grande famille spécialisée, mais plusieurs anciens modèles sont aujourd’hui dépassés par des bases plus récentes.

3. SecGPT

Assistant spécialisé dans :

• l’explication et l’analyse des vulnérabilités ;
• les conseils de correction ;
• l’analyse de journaux et de trafic ;
• la compréhension de scripts et de commandes ;
• les questions-réponses de sécurité ;
• les exercices encadrés de défense et de simulation.

La version principale publiée repose sur Qwen2.5-14B-Instruct. La famille comprend également des versions plus petites ou quantifiées telles que SecGPT-1.5B et SecGPT-7B-GGUF. (Hugging Face)

Profil : l’un des projets ouverts les plus structurés de cette liste, particulièrement pertinent pour le chinois et l’anglais.

4. Foundation-Sec-8B

Modèle de huit milliards de paramètres obtenu par poursuite de l’entraînement de Llama-3.1-8B sur un corpus comprenant notamment des rapports de renseignement sur les menaces, des bases de vulnérabilités, des documents de réponse à incident et des standards de sécurité. (Hugging Face)

Attention : il est présenté comme un modèle fondamental spécialisé, pas nécessairement comme un chatbot parfaitement post-entraîné. Il peut donc demander une adaptation conversationnelle ou un réglage supplémentaire.

5. Lily-Cybersecurity-7B-v0.2

Assistant dérivé de Mistral, entraîné avec environ 22 000 paires de données consacrées à la cybersécurité et au hacking, selon sa fiche. Il est explicitement étiqueté comme modèle conversationnel. (Hugging Face)

Profil : léger et utilisable localement, mais nettement plus petit que les modèles généralistes modernes.

6. ZySec SecurityLLM

Modèle Mistral spécialisé, avec des étiquettes couvrant notamment les menaces, les vulnérabilités, l’analyse de logiciels malveillants et la sécurité conversationnelle. La documentation publique est toutefois moins détaillée que celle de DeepHat, DarkBERT ou Foundation-Sec. (Hugging Face)

7. CyberNative-AI Colibri-8B

Assistant orienté questions-réponses en cybersécurité. Une évaluation communautaire publiée sur sa page rapporte 370 réponses correctes sur 500 questions, mais ce résultat ne constitue pas une validation scientifique indépendante. (Hugging Face)

8. BaronLLM Offensive Security

Modèle 8B dérivé de Llama-3.1-8B et distribué notamment sous forme GGUF. Il existe également des variantes dites abliterated, auxquelles des auteurs tiers ont tenté de retirer les mécanismes de refus. (Hugging Face)

Profil : modèle communautaire offensif, mais il ne faut pas confondre absence de refus et intelligence supérieure.

9. Trendyol Cybersecurity LLM Qwen3-32B

Modèle GGUF d’environ 35 Go, dérivé de Qwen3-32B et annoncé pour des usages de sécurité en anglais et en turc. Il est publié sous licence Apache 2.0. (Hugging Face)

Profil : plus imposant que les modèles 7B–8B, mais sa fiche promotionnelle ne suffit pas à démontrer une supériorité réelle sur tous les benchmarks cyber.

3. Modèles souvent appelés « Deep Web », mais qui ne le sont pas

Les modèles suivants sont surtout des modèles généralistes auxquels les auteurs ont retiré ou réduit certains filtres :

• Wizard-Vicuna-13B-Uncensored ;
• Wizard-Vicuna-7B-Uncensored ;
• Llama-3-8B-Lexi-Uncensored ;
• 13B-Ouroboros ;
• 30B-Lazarus ;
• diverses versions abliterated, heretic ou uncensored.

Ils figurent dans des collections communautaires de modèles non censurés, mais rien n’indique qu’ils aient été entraînés sur le dark web ou qu’ils possèdent des connaissances secrètes. (Hugging Face)

Les mots uncensored, abliterated, heretic, dark, offensive ou no-refusal signifient généralement seulement que le modèle oppose moins de refus. Ils ne garantissent ni :

• la véracité des réponses ;
• l’accès au dark web ;
• une connexion Internet ;
• une connaissance plus étendue ;
• une meilleure capacité de raisonnement ;
• une architecture nouvelle.

4. Plateformes comparables à Hugging Face

Il n’existe pas de classement objectif où une plateforme ferait « pâlir » Hugging Face. Elles ont des fonctions différentes.

Plateforme	Atout principal	Plus prestigieuse que HF ?
NVIDIA NGC	Modèles et conteneurs optimisés, provenance et signatures	Plus institutionnelle, catalogue plus restreint
Microsoft Foundry Models	Très vaste catalogue de modèles commerciaux et ouverts	Plus orientée entreprise et API
ModelScope	Grand hub de modèles, particulièrement important en Asie	Comparable dans son écosystème
Ollama Library	Exécution locale facile	Distribution, pas laboratoire de recherche
GitHub	Code source et projets de recherche	Complémentaire, pas un hub de poids unifié

NVIDIA NGC

NGC propose des modèles, SDK, conteneurs et ressources optimisés pour les GPU NVIDIA. NVIDIA indique également signer ses modèles publiés dans NGC afin que leur provenance puisse être vérifiée. (NVIDIA NGC)

Avantage sur Hugging Face : meilleure chaîne de confiance pour les modèles officiellement publiés par NVIDIA.
Désavantage : choix communautaire beaucoup plus réduit.

Microsoft Foundry Models

Le catalogue regroupe des milliers de modèles provenant notamment de Microsoft, OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral, Cohere, NVIDIA, DeepSeek et Hugging Face. Beaucoup sont consommés sous forme de service plutôt que téléchargés comme poids ouverts. (Microsoft Azure)

ModelScope

Hub de modèles, jeux de données, applications, entraînement, inférence et déploiement. Il est particulièrement important pour les modèles et communautés asiatiques. (ModelScope)

Ollama

Ollama est surtout un moteur et une bibliothèque de distribution permettant d’exécuter localement des modèles ouverts. Il ne transforme pas un modèle ordinaire en IA « Deep Web ». (Ollama)

Classement raisonnable des candidats publics

Pour un assistant cyber conversationnel réellement utilisable, les familles les plus sérieuses de cet inventaire sont :

1. DeepHat-V1-7B — assistant cyber conversationnel récent ;
2. SecGPT 14B — projet structuré et orienté tâches de sécurité ;
3. Foundation-Sec-8B — excellente base spécialisée, mais moins directement conversationnelle ;
4. Trendyol Cybersecurity Qwen3-32B — plus gros modèle spécialisé de la sélection ;
5. Lily-Cybersecurity-7B-v0.2 — assistant compact ;
6. WhiteRabbitNeo — famille historique avec de nombreuses variantes ;
7. SecurityLLM ;
8. Colibri-8B ;
9. BaronLLM.

Pour l’analyse linguistique du dark web, le choix pertinent reste DarkBERT, mais il ne s’agit pas d’un chatbot.

Conclusion : aucune plateforme reconnue ne propose un chatbot vérifié qui serait simultanément secret, entraîné sur tout le deep web, sans limites et capable de répondre correctement à presque tout. Les meilleurs systèmes publics sont soit des assistants de cybersécurité spécialisés, soit des modèles généralistes moins filtrés, soit des analyseurs comme DarkBERT.