Cisco أطلقت مجموعة Foundation AI التابعة لها نموذجين صغيرين جدًا مفتوحي الأوزان في 21 يوليو — Antares-350M وAntares-1B — بُنيا لمهمة ضيقة واحدة: العثور على موضع ثغرة معروفة داخل قاعدة شيفرة. وأُعلن عن نسخة 3B لكن لم يُكشف عنها عمدًا.
التحديد، لا الاكتشاف
التمييز هنا هو جوهر المنتج كله. فـAntares لا يطارد الأخطاء غير المعروفة؛ بل، عند تزويده بوصف ثغرة، يعمل بطريقة وكيلة — عبر البحث عن أنماط الشيفرة، وقراءة الملفات المرشحة، ودمج الأدلة والتراجع عند فشل مسار ما — لتحديد الشيفرة المتأثرة بدقة. وتقول Cisco إن هذا "أحد أصعب المشكلات وأكثرها استهلاكًا للوقت وكلفةً في الأمن".
أرقام المعيار
في VLoc Bench الخاص بـCisco، وهو اختبار يضم 500 مهمة ويُقيَّم على File F1: يتصدر GPT-5.5 بنتيجتي 0.229 و0.221، يليه Antares-3B عند 0.223 وAntares-1B عند 0.209. وتأتي بعدهما GLM-5.2، وهو نموذج بمعاملات 753 مليارًا، عند 0.186، ثم Gemini 3 Pro عند 0.152. والخبر الأبرز هنا أن نموذجًا بمعاملات مليار واحد يتفوق على نموذج بمعاملات 753 مليارًا.
وفجوة الكلفة
تكلف عملية تقييم كاملة تضم 500 مهمة نحو 0.82 دولار مع Antares، مقابل نحو 141 دولارًا لـGPT-5.5 و12.50 دولارًا لـGLM-5.2 — أي أقل بنحو 172 مرة من النموذج الحدودي الذي يكاد يضاهيه. كما يكتمل التنفيذ في نحو 13 دقيقة على جهاز H100 واحد مع 16 عاملًا متوازيًا، مقارنة بنحو خمس ساعات للنماذج الحدّية. ويستند Antares إلى IBM Granite 4.0 1B، وهو مرخّص بموجب Apache 2.0، ويعمل محليًا بحيث لا تغادر الشيفرة المصدرية المؤسسة.
مفتوح، لكن بإتاحة مقيدة
الوصول إليه يخضع للتدقيق. وقال Amin Karbasi، نائب الرئيس وكبير علماء الذكاء الاصطناعي في Cisco: "نحن نقيد تمامًا نموذج 3B لضمان إصداره بمسؤولية للمجتمعات التي تحتاج إليه". وجميع أرقام المعيار والكلفة هي أرقام Cisco نفسها، وعلى معيارها هي، من دون تحقق مستقل حتى الآن.