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MarkTechPost • 7일 전
시스코, 오픈소스 보안 AI 'Antares' 공개
IMP 8/10
핵심 요약
시스코 파운데이션 AI는 코드베이스 내의 알려진 취약점 위치를 정확히 찾아내는 소규모 언어 모델인 Antares(350M, 1B)를 오픈웨이트로 공개했습니다. 이 모델은 파라미터 753B의 거대 AI 모델들보다 뛰어난 성능을 보이면서도, 단일 GPU 환경에서 매우 빠르고 저렴한 비용으로 작동하여 실무 보안 점검의 효율성을 크게 높일 수 있습니다.
번역된 본문
시스코 파운데이션 AI(Cisco Foundation AI)는 코드베이스 내에 알려진 취약점이 존재하는 정확한 위치를 찾아내도록 훈련된 소규모 언어 모델 패밀리인 Antares를 발표했습니다. 새로운 취약점 위치 파악 벤치마크(Vulnerability Localization Benchmark)에서 Antares-1B는 0.209의 File F1 점수를 기록하며, 753B 파라미터 규모인 GLM-5.2와 Gemini 3 Pro를 뛰어넘는 성능을 보여주었습니다. 학습되지 않은 Granite 4.0 체크포인트(checkpoint)는 동일한 환경에서 0점에 가까운 점수를 기록했기 때문에, 이러한 성능은 사후 학습(post-training) 과정을 통해 거의 전적으로 부여되었습니다. 또한 단일 H100 GPU에서 500개의 작업을 전부 실행하는 데 약 13분이 소요되며 비용은 1달러 미만인데, 이는 GPT-5.5를 사용할 때 발생하는 141달러의 비용과 대비되는 놀라운 결과입니다.
원문 보기 (영어)
Cisco Foundation AI has released Antares, a family of small language models trained to pinpoint where known vulnerabilities live inside a codebase. Antares-1B reaches 0.209 File F1 on the new Vulnerability Localization Benchmark, above GLM-5.2 at 753B parameters and Gemini 3 Pro. The untrained Granite 4.0 checkpoints score near zero under the same protocol, so post-training supplies almost all of the capability. A full 500-task sweep runs in roughly 13 minutes on a single H100 for under a dollar, against $141 for GPT-5.5.
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