Cisco выпустила Antares: открытые ИИ-модели для поиска уязвимостей в коде — 1B почти догоняет GPT-5.5

Cisco Foundation AI выпустила Antares — семейство специализированных языковых моделей для одной задачи: по описанию уязвимости найти файлы, содержащие ошибку, в кодовой базе. Доступны версии на 350M, 1B и 3B параметров, все построены на базе IBM Granite 4.0. Модели 350M и 1B уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0, 3B пока не опубликована.

Ключевой результат: Antares-1B достигает File F1 0.209 на собственном тесте VLoc Bench. Для сравнения: GPT-5.5 — 0.229, а открытая 753B-модель — 0.186. Команда подчёркивает, что Antares не заменяет полный конвейер безопасности, а берёт на себя первый, самый трудоёмкий этап — поиск уязвимого файла среди тысяч.

Модель работает в агентном цикле: получает категорию CWE, выполняет команды в изолированном Docker-контейнере (до 15 вызовов) и выводит ранжированный список файлов. VLoc Bench состоит из 500 задач на 290 реальных репозиториях из шести экосистем (npm, pip, Maven, Go, Rust, Composer). 78% задач имеют CVE-идентификаторы, эталон — файлы, изменённые в патче безопасности.

Бенчмарк также проверяет, не даёт ли модель ложных срабатываний на уже исправленном коде (фаза B). Cisco намеренно ограничила задачу: никаких подсказок, только описание уязвимости. Это первый шаг к автоматизации дорогостоящего этапа триажа в безопасности ПО.