Cisco Foundation AI phát hành Antares: Mô hình nhỏ gọn để xác định vị trí lỗ hổng mã nguồn

Cisco Foundation AI công bố Antares, một dòng mô hình ngôn ngữ nhỏ chuyên dụng (SLM) cho lĩnh vực bảo mật, được thiết kế đặc biệt để xác định vị trí lỗ hổng: với một mô tả lỗ hổng và một kho lưu trữ, chúng sẽ tìm ra các tệp chứa lỗi. Hai mô hình, Antares-350M và Antares-1B, có sẵn với trọng số mở theo giấy phép Apache 2.0 trên Hugging Face. Cisco cũng phát hành Vulnerability Localization Benchmark (VLoc Bench), một bài đánh giá tác tử gồm 500 tác vụ, cùng với giấy phép tương tự. Các mô hình Antares là bộ biến đổi chỉ có bộ giải mã dựa trên các điểm kiểm tra IBM Granite 4.0. Mô hình 1B đạt File F1 là 0,209 trên VLoc Bench, cao hơn GLM-5.2 với 753 tỷ tham số (0,186) và Gemini 3 Pro, trong khi GPT-5.5 đạt 0,229. Mô hình 3B (chưa phát hành) đạt 0,223. Tinh chỉnh có giám sát (SFT) và học tăng cường thông qua GRPO mang lại những cải thiện đáng kể; GRPO tăng thêm 11-25% File F1 và giảm phương sai từ 42-65%. Một lần chạy đầy đủ 500 tác vụ có chi phí dưới 1 USD trên một chiếc H100, so với 12,50 USD cho GLM-5.2 và 141 USD cho GPT-5.5.