Cisco의 Foundation AI 그룹이 7월 21일 매우 작은 오픈웨이트 모델 두 개인 Antares-350M과 Antares-1B를 공개했습니다. 이 모델들은 하나의 좁은 임무, 즉 코드베이스 안에서 알려진 취약점이 어디에 있는지 찾아내는 데 맞춰 설계됐습니다. 3B 버전도 발표됐지만 의도적으로 공개되지는 않았습니다.
발견이 아니라 위치 파악입니다
핵심 차이는 바로 이 제품 정의에 있습니다. Antares는 알려지지 않은 버그를 찾지 않습니다. 취약점 설명이 주어지면 에이전트 방식으로 작동하며, 코드 패턴을 검색하고 후보 파일을 읽고 증거를 종합하며 경로가 막히면 되돌아가는 방식으로 영향을 받는 코드를 정확히 짚어냅니다. Cisco는 이를 보안 분야에서 "가장 어렵고, 가장 시간이 많이 들며, 가장 비용이 많이 드는 문제 중 하나"라고 설명합니다.
벤치마크 수치
Cisco의 자체 VLoc Bench에서 500개 과제를 File F1로 평가한 결과, GPT-5.5가 0.229와 0.221로 선두를 차지했고, Antares-3B는 0.223, Antares-1B는 0.209를 기록했습니다. 그 아래에는 7530억 매개변수 모델인 GLM-5.2가 0.186, Gemini 3 Pro가 0.152로 뒤를 이었습니다. 10억 매개변수 모델이 7530억 매개변수 모델을 앞선 점이 핵심 결과입니다.
비용 격차
500개 과제의 전체 평가는 Antares로 약 0.82달러가 들며, GPT-5.5는 약 141달러, GLM-5.2는 약 12.50달러가 듭니다. 이는 거의 견주는 최첨단 모델보다 약 172배 저렴한 수준입니다. 또 16개의 병렬 워커를 사용해 단일 H100에서 약 13분 만에 완료되며, 최첨단 모델들은 대략 5시간이 걸립니다. Antares는 IBM Granite 4.0 1B를 기반으로 하고, Apache 2.0 라이선스를 따르며, 소스 코드가 조직 밖으로 나가지 않도록 로컬에서 실행됩니다.
공개됐지만 통제됩니다
접근은 심사를 거칩니다. Cisco의 부사장 겸 최고 AI 과학자인 Amin Karbasi는 "우리는 이 모델을 책임 있게 배포해야 하는 공동체에 제공할 수 있도록 3B 모델에 대해 완전히 게이트를 걸고 있습니다"라고 말했습니다. 벤치마크와 비용 수치는 Cisco의 자체 벤치마크에서 나온 것으로, 아직 독립적인 재현은 이뤄지지 않았습니다.