시스코, 적은 비용으로 GPT-5.5 앞지르는 보안 AI 모델 공개
시스코(Cisco)가 소프트웨어 취약점 탐지에 특화된 소규모 오픈소스 AI 모델 'Antares'를 공개했습니다. 이 모델은 극히 일부의 비용과 시간만으로도 GPT-5.5와 동등 이상의 성능을 내며 로컬 환경에서 실행되어 보안을 강화합니다. 가성비와 데이터 프라이버시가 중요한 기업 실무자들에게 매우 유용한 접근으로 평가됩니다.
시스코(Cisco)는 저렴한 비용으로 취약점 탐지 분야에서 GPT-5.5를 능가할 수 있는 소규모 오픈 사이버 보안 AI 모델에 베팅하고 있습니다. 마티아스 바스티안(Matthias Bastian)이 2026년 7월 22일에 보도한 내용입니다.
시스코는 사이버 보안을 위한 두 개의 소규모 오픈 AI 모델을 출시했습니다. 안타레스-350M(Antares-350M)과 안타레스-1B(Antares-1B)는 소프트웨어 코드 내의 취약점을 찾아내는 역할을 합니다. 시스코의 주요 강점은 가성비가 뛰어나다는 것입니다. 개발자 아만 프리얀슈(Aman Priyanshu)는 X(구 트위터)를 통해, 가장 작은 모델이 코그니션(Cognition)의 데빈 시큐리티 스웜(Devin Security Swarm)과 같은 대형 AI 에이전트들에 비해 '달러당 약 150배 더 많은 취약점'을 발견한다고 주장했습니다.
엑시오스(Axios)에 따르면 시스코의 자체 테스트 결과, 안타레스는 약 15분 만에 500개의 코드 리포지토리를 1달러 미만의 비용으로 스캔했습니다. 반면 GPT-5.5는 동일한 작업을 수행하는 데 5시간이 걸렸고 비용은 100달러 이상이 들었습니다. 두 모델 모두 로컬에서 실행되기 때문에 민감한 코드가 회사 밖으로 유출되지 않습니다.
기술 보고서에 따르면, 이 모델들은 약 72%의 보안 개념 데이터와 15%의 코드 검색 기록을 바탕으로 훈련되었습니다. 시스코는 30억 개의 매개변수(Parameter)를 가진 더 큰 버전은 자사 제품용으로만 내부적으로 보유하고 있습니다. 이 버전은 성능이 GPT-5.5에 근접하며, 자체 크기보다 최대 200배 더 큰 기존 오픈 모델들을 능가하는 것으로 알려졌습니다. 또한, 회사는 오픈 AI 보안 도구를 위한 산업 컨소시엄 구축도 모색하고 있습니다.