思科 Antares: 350M 参数在代码安全上击败 GPT-5.5
思科发布了 antares-350m 和 antares-1b，这两个开源模型声称每美元发现的漏洞数量比 gpt-5.5 多 150 倍。这挑战了更大的模型才更适合企业安全的观念。
思科开源了专用于检测软件漏洞的小型语言模型Antares-350M和Antares-1B。开发者Aman Priyanshu报告称，350M模型每美元识别的漏洞数量比Cognition的Devin等大型代理多150倍，而内部测试显示，它在15分钟内扫描了500个代码仓库，成本不到1美元。相比之下，GPT-5.5完成相同任务需要5小时，成本超过100美元。由于这些模型在本地运行，通过将敏感代码保留在本地解决了数据隐私问题。思科保留了一个30亿参数的版本，用于内部产品，据报道可与GPT-5.5相媲美，并探索开源安全联盟，将专用小型模型定位为企业防御的更优经济和架构选择。