思科推出Antares小语言模型，专为漏洞定位设计

思科推出 Antares 小语言模型，专为漏洞定位设计，轻量可本地部署，在特定基准上超越 GPT-5.5。

• Antares 模型（350M/1B/3B 参数）帮助安全人员定位漏洞，而非自主发现漏洞。
• 它根据 CWE 类型和描述搜索代码库，输出检查报告，提升人工审查效率。
• 在思科漏洞定位基准测试中，Antares-1B 的漏洞文件检出率达 22.4%，略高于 GPT-5.5 的 22.1%。
• 模型可本地部署，保护隐私，但功能有限，需配合其他安全措施使用。
• 影响/看点：小模型在特定安全任务上可媲美大模型，轻量化和隐私化是优势，但定位为辅助工具。

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