Cisco Foundation AI выпустила Antares: компактные модели с открытым весом для поиска уязвимостей в коде
Cisco Systems
IBM
Cisco Foundation AI представила семейство моделей Antares для локализации уязвимостей в коде. Модели 350M и 1B доступны с открытым весом на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Antares-1B достигает File F1 0.209, превосходя более крупные модели, а стоимость полного прогона тестов составляет менее $1.
Cisco Foundation AI выпустила Antares — семейство небольших языковых моделей для безопасности, предназначенных для узкой задачи локализации уязвимостей. Модели Antares-350M и Antares-1B с открытым весом доступны на Hugging Face под лицензией Apache 2.0; также опубликован бенчмарк VLoc Bench с 500 задачами. Основной результат: модель с 1 млрд параметров достигает File F1 0.209, что превосходит 0.186 у открытой модели с 753 млрд параметров, хотя лидер GPT-5.5 набирает 0.229. Модели инициализируются с чекпоинтов Granite 4.0 от IBM и дообучаются на данных по кибербезопасности и поиску кода. Применение GRPO увеличивает File F1 на 11-25% и снижает дисперсию результатов на 42-65%. Полный прогон 500 задач стоит менее $1 на одном H100. Самая сильная версия Antares-3B пока не выпущена.
- Сокращения
- SLM = Small Language Model — малая языковая модель
- CWE = Common Weakness Enumeration — общая классификация слабостей
- CVE = Common Vulnerabilities and Exposures — общие уязвимости и оповещения
- GRPO = Group Relative Policy Optimization — групповая оптимизация относительной политики
- SFT = Supervised Fine-Tuning — обучение с учителем
- RMSNorm = Root Mean Square Layer Normalization — нормализация по среднеквадратичному значению
- RoPE = Rotary Position Embedding — вращательное позиционное кодирование
- MLP = Multilayer Perceptron — многослойный перцептрон
- API = Application Programming Interface — интерфейс прикладного программирования
Источник: MarkTechPost —
оригинал