Cisco представила две open-source модели искусственного интеллекта, разработанные специально для задач кибербезопасности. Модели Antares-350M и Antares-1B предназначены для выявления уязвимостей безопасности в программном коде и предлагают организациям более экономичную альтернативу крупным коммерческим ИИ-системам.

Модели доступны на Hugging Face. Основной акцент Cisco делает на эффективности и соотношении цены и результата. Разработчик Aman Priyanshu заявил в X, что самая малая модель, Antares-350M, обнаруживает примерно в 150 раз больше уязвимостей на каждый потраченный доллар по сравнению с крупными ИИ-агентами, такими как Cognition Devin Security Swarm.

По данным Axios, внутреннее бенчмарк-тестирование Cisco показало, что Antares просканировала 500 репозиториев кода примерно за 15 минут и менее чем за один доллар. Для сравнения, OpenAI GPT-5.5 потребовалось пять часов, а затраты на выполнение той же задачи превысили $100.

Заметным преимуществом моделей Antares является возможность их локального запуска на собственной инфраструктуре организации, благодаря чему чувствительный исходный код не покидает среду компании. Это закрывает важную проблему для предприятий, работающих с проприетарными или регулируемыми кодовыми базами, где использование внешних ИИ-сервисов может вызывать вопросы управления данными, соблюдения требований и конфиденциальности.

Релиз также отражает более широкий сдвиг в инструментах ИИ для безопасности в сторону меньших, специализированных моделей, которые можно интегрировать в рабочие процессы разработчиков, code review и триаж уязвимостей без необходимости использовать инфраструктуру, требуемую универсальными frontier-моделями. Для команд безопасности практическая проверка будет заключаться в том, насколько хорошо эти модели работают на их собственных кодовых базах, включая ложные срабатывания, пропущенные уязвимости и совместимость с существующими процессами обеспечения безопасности приложений.

Согласно техническому отчету Cisco, модели были обучены примерно на 72 процентах данных о концепциях безопасности и 15 процентах историй поиска по коду, что отражает методику обучения с сильным фокусом на знаниях в области кибербезопасности.

Cisco сохраняет более крупную версию Antares с тремя миллиардами параметров для внутреннего использования в собственных продуктах. Сообщается, что эта версия показывает результаты, близкие к GPT-5.5, и превосходит open-source модели, которые до 200 раз больше по размеру, что указывает на способность специализированного обучения давать сильные результаты без вычислительных издержек универсальных больших языковых моделей.

Компания также сообщила, что изучает возможность создания отраслевого консорциума, посвященного открытым инструментам ИИ для безопасности. Это может указывать на более широкое сотрудничество внутри сообщества кибербезопасности в области совместных защитных возможностей на базе ИИ.