Cisco Foundation AI esittelee Antaresin: Kompaktit mallit haavoittuvuuksien havaitsemiseen koodista

Cisco Foundation AI on julkistanut Antares-perheen, joka koostuu pienistä tietoturvallisuuteen erikoistuneista kielimalleista (SLM). Ne keskittyvät kapeaan tehtävään, haavoittuvuuksien paikallistamiseen. Kaksi avoimilla painoilla varustettua mallia, Antares-350M ja Antares-1B, ovat jo saatavilla Hugging Facessa Apache 2.0 -lisenssillä; kolmatta mallia, Antares-3B, ei ole vielä julkaistu. Niiden mukana on julkaistu myös vertailuarviointi VLoc Bench (500 tehtävää) samalla lisenssillä. Mallit toimivat agenttisilmukassa: ne saavat kuvauksen haavoittuvuustyypistä (CWE) ja voivat suorittaa jopa 15 komentoa eristetyssä Docker-säiliössä tutkiessaan repositoriota. Tulokset osoittavat, että Antares-1B saavuttaa File F1 -arvon 0,209, mikä on korkeampi kuin GLM-5,2-mallin 753 miljardilla parametrilla (0,186) ja Gemini 3 Pro -mallin. Tehokkain versio Antares-3B (0,223) on hieman jäljessä GPT-5,5:stä (0,229). Kaikki kolme mallia alustetaan IBM Granite 4.0:n perustarkistuspisteistä, jotka ilman hienosäätöä antavat nollatuloksen. Suurin parannus saadaan ohjatusta hienosäädöstä, minkä jälkeen GRPO lisää 11–25 prosenttia File F1 -arvoon ja vähentää tulosten hajontaa 42–65 prosenttia. Täydellinen ajo 500 tehtävää maksaa alle yhden dollarin yhdellä H100:lla. Cisco korostaa, ettei Antares korvaa olemassa olevia tietoturvatyökaluja, vaan ainoastaan automatisoi triaasin ensimmäisen vaiheen.