Cisco Foundation AI lanza Antares: modelos compactos para localización de vulnerabilidades en código

Cisco Foundation AI ha lanzado Antares, una familia de modelos de lenguaje pequeño (SLM, por sus siglas en inglés) de seguridad diseñados específicamente para la localización de vulnerabilidades: dada una descripción de vulnerabilidad y un repositorio, encuentran los archivos que contienen el fallo. Dos modelos, Antares-350M y Antares-1B, están disponibles con pesos abiertos bajo licencia Apache 2.0 en Hugging Face. Cisco también ha publicado el Vulnerability Localization Benchmark (VLoc Bench), una evaluación agentiva de 500 tareas, bajo la misma licencia. Los modelos Antares son transformadores solo decodificador basados en los puntos de control de IBM Granite 4.0. El modelo de 1B alcanza un File F1 de 0,209 en VLoc Bench, por encima de GLM-5.2 con 753B parámetros (0,186) y Gemini 3 Pro, mientras que GPT-5.5 obtiene un 0,229. El modelo de 3B (no lanzado) obtiene un 0,223. El ajuste fino supervisado (SFT, por sus siglas en inglés) y el aprendizaje por refuerzo mediante GRPO proporcionaron mejoras significativas; GRPO añadió entre un 11% y un 25% en File F1 y redujo la varianza entre un 42% y un 65%. Un barrido completo de 500 tareas cuesta menos de 1 USD en una H100, en comparación con 12,50 USD para GLM-5.2 y 141 USD para GPT-5.5.