Cisco AI-ügynökei 150-szer hatékonyabbak a sebezhetőségkeresésben, mint a GPT-5.5

A Cisco két kis, nyílt AI-modellt adott ki kiberbiztonsági célokra. Az Antares-350M és Antares-1B szoftverkódokban rejlő sebezhetőségeket képesek felderíteni. A gyártó fő ígérete az ár/érték arány.

Fejlesztőjük, Aman Priyanshu szerint a legkisebb modell mintegy 150-szer több sebezhetőséget talál dollárra vetítve, mint a nagy AI-ügynökök, például a Cognition Devin Security Swarm. A Cisco saját tesztjei alapján az Antares 500 kód-repozitóriumot vizsgált át körülbelül 15 perc alatt, kevesebb mint 1 dolláros költséggel. Ezzel szemben a GPT-5.5-nek öt órára és több mint 100 dollárra volt szüksége ugyanehhez a feladathoz — közölte az Axios.

Kapcsolódó: GPT-5.5 ügynöki feladatok

Az Antares modellek előnyei

Az Antares modellek helyben futnak, így az érzékeny kód sosem hagyja el az ügyfél környezetét. A technikai jelentés szerint a modelleket nagyjából 72 százalékban biztonsági koncepciókra és 15 százalékban kódkeresési előzményekre tanították be.

Kapcsolódó: GPT-5.5 API ár

A Cisco nagyobb modellje és jövőbeli tervek

A Cisco egy nagyobb, hárommilliárd paraméteres változatot tart magánál saját termékeihez. Ez a verzió állítólag közel teljesít a GPT-5.5-höz, és akár 200-szor nagyobb nyílt modelleket is legyőz méretükhöz képest. A vállalat emellett egy iparági konzorciumot is fontolgat nyílt AI-biztonsági eszközök fejlesztésére.

Kapcsolódó: GPT-5.5 kódolás, kutatás