A Cisco, por meio de seu grupo Foundation AI, lançou em 21 de julho dois modelos open-weight muito pequenos — Antares-350M e Antares-1B — criados para uma tarefa restrita: descobrir onde uma vulnerabilidade conhecida está em uma base de código. Uma versão de 3B foi anunciada, mas deliberadamente não lançada.
Localização, não descoberta
A distinção é o produto inteiro. O Antares não caça bugs desconhecidos; dada a descrição de uma vulnerabilidade, ele atua de forma agente — buscando padrões de código, lendo arquivos candidatos, incorporando evidências e recuando quando um caminho falha — para identificar o código afetado. A Cisco chama isso de "um dos problemas mais difíceis, demorados e caros da segurança".
Os números do benchmark
No próprio VLoc Bench da Cisco, com 500 tarefas pontuadas por File F1: GPT-5.5 lidera com 0,229 e 0,221, com Antares-3B em 0,223 e Antares-1B em 0,209. Abaixo deles estão GLM-5.2, um modelo de 753 bilhões de parâmetros, com 0,186, e o Gemini 3 Pro, com 0,152. Um modelo de um bilhão de parâmetros superando um de 753 bilhões é o principal destaque.
E a diferença de custo
Uma avaliação completa de 500 tarefas custa cerca de US$ 0,82 com o Antares, contra aproximadamente US$ 141 para o GPT-5.5 e US$ 12,50 para o GLM-5.2 — cerca de 172 vezes menos do que o modelo de fronteira com o qual quase empata. O processo termina em cerca de 13 minutos em uma única H100 com 16 trabalhadores paralelos, ante cerca de cinco horas para modelos de fronteira. O Antares é construído sobre o IBM Granite 4.0 1B, licenciado sob Apache 2.0, e roda localmente, de modo que o código-fonte nunca sai da organização.
Aberto, mas com acesso controlado
O acesso é verificado. "Estamos controlando totalmente o modelo de 3B para garantir que o lancemos de forma responsável para as comunidades que precisam dele", disse Amin Karbasi, vice-presidente e cientista-chefe de IA da Cisco. Os números do benchmark e de custo são da própria Cisco, no próprio benchmark da Cisco, sem replicação independente até agora.