Cisco выпустила открытые ИИ-модели Antares для поиска уязвимостей, и бросила вызов Google и OpenAI

Cisco 21 июля 2026 года выложила две открытые ИИ-модели для поиска уязвимостей в существующем коде, Antares-350M и Antares-1B. И это тот редкий случай, когда компания прямо говорит: чтобы ловить баги, дорогие «фронтир»-модели вроде решений Google и OpenAI не нужны, а в конце материала будет цифра, ради которой стоит дочитать: разрыв в стоимости оказался стократным.

Модели относятся к семейству малых языковых моделей безопасности (security SLM) под названием Antares. Они опубликованы на Hugging Face, но доступ выдаётся не всем подряд, только проверенным пользователям. Об этом в интервью The Register рассказали DJ Сампат, старший вице-президент и генеральный менеджер Cisco по ИИ-софту и платформе, и Амин Карбаси, вице-президент и главный ИИ-учёный компании.

«Не чат-бот, а следователь»

Главная идея, которую продвигает Cisco: Antares, принципиально не разговорная модель. «Antares по своей сути не чат-бот. Это следователь. Это поисковая система. Она должна найти очень конкретную вещь: иголку в стоге сена, и находит её», объясняет Карбаси.

Отсюда и подход к работе. Большая модель пытается «осмыслить» весь код целиком, тратя на это огромные вычислительные ресурсы. Antares действует иначе: она пробует один способ поиска, и если он не сработал, меняет стратегию. Будучи маленькой и, по словам Карбаси, «проворной», она ведёт множество поисков параллельно, что крупным моделям недоступно.

Карбаси приводит аналогию с велосипедом на загруженной лондонской улице: «Можно ехать намного быстрее самого большого грузовика». Сампат добавляет свою любимую метафору: «Иногда, чтобы сходить в магазин на углу, не нужен частный самолёт». Смысл один: под узкую задачу компактный инструмент для поиска уязвимостей выигрывает у универсального гиганта.

15 минут против 5 часов, меньше доллара против сотни

Самое любопытное: в экономике процесса. По внутреннему бенчмарку Cisco, прогон набора из 500 репозиториев Antares проходит примерно за 15 минут. Крупным «фронтир»-моделям на ту же работу требуется около 5 часов.

Разница в деньгах ещё резче. Тот же объём анализа обходится в менее $1: это порядка 80 рублей по текущему курсу. Большие модели за аналогичную задачу «съедают» токенов на $100-150, то есть 8-12 тысяч рублей. Для команды, которая гоняет такие проверки регулярно, разница между «почти бесплатно» и «постоянная статья расходов» это буквально разные бюджеты на безопасность.

Antares против Gemini 3 Pro, GLM-5.2 и GPT-5.5

Cisco опубликовала и сравнение точности открытых ИИ-моделей для поиска уязвимостей. По её замерам расклад выглядит так:

То есть модель на 1 миллиард параметров, по данным Cisco, уверенно конкурирует с решениями, которые на порядки больше. Здесь важна честная оговорка: это бенчмарк самой компании, а не независимая проверка. На наш взгляд, к цифрам от вендора всегда стоит относиться с поправкой на маркетинг, но даже с этой поправкой заявленный разрыв в скорости и цене выглядит серьёзным аргументом.

Почему «звезда-сверхгигант»

Название выбрано неслучайно. Антарес: красный сверхгигант, звезда почти в 1000 раз больше Солнца. Аналогия прямая: одна уязвимость может занимать всего пару строк в миллионе строк кода, но её влияние, огромно. Маленькая деталь с колоссальными последствиями, именно то, что модель должна выцеплять из «стога сена».

Локальный поиск уязвимостей: код не покидает периметр

Для аудитории, которой важна приватность, ключевой момент, где именно работает модель. Antares запускается локально: проприетарный исходный код не уходит на серверы внешнего провайдера, в отличие от облачных больших языковых моделей, которым код приходится отправлять «наружу».

Cisco прямо позиционирует это под среды со строгими требованиями к приватности и комплаенсу. Компания работает с академическими и некоммерческими организациями, а также с командами безопасности небольших и государственных структур. Логика знакомая: чем меньше данных покидает вашу инфраструктуру, тем меньше поверхность для утечки, тот же принцип, по которому приватный доступ через Sigma держит ваш трафик под контролем, а не отдаёт его чужим серверам.

Но у локального запуска есть и обратная сторона. Чтобы модель искала уязвимости, ей нужны «ключи к исходному коду», полный доступ к нему. А значит, инструмент одинаково полезен и защитникам, и тому, кто уже получил доступ к чужому коду. Это тот самый двойной эффект, который сопровождает любой мощный инструмент безопасности.

Antares-3B под замком

Самую сильную модель семейства: Antares-3B: публично не выложат вовсе. Доступ к ней Cisco ограничивает полностью. «Мы полностью ограничиваем доступ к модели 3B, чтобы ответственно передать её только тем сообществам, которым она нужна», говорит Карбаси.

Это осторожный подход к релизу: чем мощнее инструмент поиска дыр, тем выше риск, что он окажется не в тех руках. Даже опубликованные 350M и 1B выдаются вручную проверенным пользователям, а не лежат в открытом скачивании.

Что это значит на практике

Cisco фактически заявляет о смене парадигмы: вместо гонки за размером модели, специализация под конкретную задачу. Если замеры подтвердятся независимо, малые открытые ИИ-модели для поиска уязвимостей могут перевернуть экономику аудита, сделав регулярную проверку кода доступной даже небольшим командам.

Стоит держать в уме контекст. Ранее Cisco хвалила модель Mythos, но так и не раскрыла, сколько багов та реально нашла. Компания уже пробовала применять ИИ для написания отчётов об инцидентах, с неоднозначным результатом. А OpenAI, к слову, признавала, что GPT-5.6 иногда удаляет файлы, называя это «честной ошибкой». Так что итоговую ценность Antares покажет практика, а не пресс-релиз.

Частые вопросы

Antares это чат-бот вроде ChatGPT?

Нет. Cisco прямо называет её «следователем» и «поисковой системой». Она заточена под одну задачу: находить известные уязвимости в коде, а не вести диалог.

Можно ли скачать модели прямо сейчас?

Antares-350M и Antares-1B выложены на Hugging Face, но доступ выдаётся вручную проверенным пользователям. Antares-3B публично не выложат совсем.

Почему подчёркивается локальный запуск?

Потому что исходный код не покидает вашу машину, в отличие от облачных LLM, которым код нужно отправлять на серверы провайдера. Это критично для сред со строгими требованиями к приватности.

Источники

The Register, о выпуске Cisco open-weight моделей Antares и сравнении с Google и OpenAI