2026年7月22日，科技巨头思科正式开源专为代码漏洞检测打造的小型AI模型家族Antares。该模型模拟黑客攻击逻辑定位安全隐患，仅需15分钟即可完成500个代码库扫描，成本不足1美元，同时支持企业本地部署避免源码泄露风险。目前350M、1B参数版本已向认证安全人员开放，更高性能的3B版本将纳入思科自有安全产品线。
随着DevOps模式普及，企业代码库迭代速度从季度级缩短至周级甚至日级，传统人工渗透测试、通用大模型检测等方案要么效率跟不上迭代节奏，要么存在敏感源码泄露、检测成本过高的问题，一直是不少企业安全团队的痛点。思科此次推出的Antares系列模型，恰好瞄准了这一市场空白。
作为垂直场景定向优化的小模型家族，Antares砍掉了通用大模型的冗余生成能力，所有训练环节都围绕代码漏洞识别展开，在同等准确率下的运行效率和成本优势远超通用大模型。公开测试数据显示，Antares扫描500个代码库仅需15分钟、整体成本不足1美元，而完成同等量级的检测任务，通用大模型通常需要消耗至少3小时，成本超过20美元，检测准确率还要低12%左右。
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