Cisco Foundation AI представила Antares — новое семейство небольших языковых моделей, разработанных для точного определения мест известных уязвимостей в реальных кодовых базах. Этот прорыв обещает значительно упростить и ускорить процесс обеспечения безопасности программного обеспечения, предлагая эффективный и экономичный инструмент для разработчиков и специалистов по кибербезопасности.
Модели Antares, доступные в версиях с открытым весом 350M и 1B параметров, специально обучены для выявления конкретных участков кода, где скрываются известные уязвимости. Их эффективность была продемонстрирована на новом бенчмарке Vulnerability Localization Benchmark, где Antares-1B достиг показателя File F1 в 0.209. Этот результат превосходит производительность гораздо более крупных моделей, таких как GLM-5.2 с 753 миллиардами параметров и даже Gemini 3 Pro, что подчеркивает специализацию и оптимизацию Antares.
Особое внимание заслуживает тот факт, что практически вся эта функциональность достигается за счет пост-обучения. Необученные контрольные точки Granite 4.0 показали результаты, близкие к нулю, что подтверждает критическую роль специализированного обучения в достижении таких высоких показателей. Это демонстрирует, как целенаправленное обучение может превратить базовую модель в высокоэффективный инструмент для специфических задач.
Одним из ключевых преимуществ Antares является его экономическая эффективность. Полный прогон 500 задач занимает всего около 13 минут на одном графическом процессоре H100 и стоит менее одного доллара. Для сравнения, аналогичный прогон с использованием GPT-5.5 обошелся бы в 141 доллар. Такая разница в стоимости делает Antares чрезвычайно привлекательным решением для компаний, стремящихся оптимизировать свои расходы на безопасность, не жертвуя при этом качеством.
Выпуск Antares от Cisco Foundation AI является значительным шагом вперед в области автоматизированной локализации уязвимостей. Открытый вес моделей и их впечатляющая производительность в сочетании с низкой стоимостью эксплуатации делают Antares мощным инструментом, который может изменить подходы к анализу безопасности кода и помочь разработчикам создавать более защищенные приложения.
Подробнее: marktechpost.com