La pequeña IA abierta de Cisco caza errores y vence a Gemini
Los nuevos modelos Antares de Cisco son lo suficientemente pequeños como para ejecutarlos en su propia máquina. Y, afirma, vencieron al Gemini de Google y a los sistemas rivales de clase GPT en la búsqueda de errores. Los está liberando abiertamente, aunque está investigando quién tiene acceso.
El discurso de Cisco es una silenciosa reprimenda a la carrera armamentista de modelo fronterizo. No necesitas una IA gigante y costosa para encontrar errores de software y no tienes que enviar tu código fuente a OpenAI o Google para hacerlo.
El equipo de Foundation AI de Cisco lanzó dos modelos de seguridad de código abierto, Antares-350M y Antares-1B, creados para encontrar vulnerabilidades conocidas enterradas en bases de código existentes. Se encuentran en la cúspide para la comunidad, aunque Cisco está aprobando casos de acceso caso por caso. Conserva un modelo más grande de 3 mil millones de parámetros de una publicación pública completa.
Estos no son chatbots. Antares actúa como depósito como un investigador humano. Comienza a partir de una descripción de la vulnerabilidad, busca el código y lee los archivos candidatos. Retrocede cuando una ruta no conduce a ninguna parte y luego devuelve una lista clasificada de archivos con mayor probabilidad de ocultar un error. El nombre proviene de la estrella supergigante roja, que tiene aproximadamente 1.000 veces el tamaño del Sol.
Pequeño pero poderoso
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Cisco dice que los modelos más pequeños superan con creces su peso. En su propio punto de referencia de 500 tareas para localización de vulnerabilidades, Antares-1B supera al Gemini 3 Pro de Google y iguala al GLM-5.2 de Z.ai. El modelo 3B inédito, afirma, es superior tanto al GLM-5.2 como al GPT-5.5 de OpenAI.
Los beneficios reales muestran velocidad y costo. El científico jefe de IA, Amin Karbasi, dijo a The Register que Antares limpia 500 repositorios de códigos en 15 minutos, frente a las cinco horas del modelo Frontier. Eso equivale a menos de 1 dólar, dijo, en comparación con los 100 a 150 dólares de los sistemas más grandes.
El truco es que Cisco ha entrenado modelos para buscar, no para chatear. Debido a que cada uno es pequeño y ágil, puede ejecutar múltiples misiones a la vez y cambiar de táctica si una línea de ataque no va a ninguna parte. Carbassi lo compara con una bicicleta que pasa junto a un camión en una concurrida calle de Londres.
Guarde el código en casa
Otro punto de venta es el funcionamiento local. Al ser pequeños y livianos, los modelos colocan un código propietario en la máquina de la propia empresa. Los sistemas basados en la nube, por el contrario, envían ese código al servidor de un proveedor de IA para su escaneo. Para las empresas de industrias reguladas, mantenerlo interno es el objetivo
la captura
Hay una razón por la que Cisco se está quedando atrás. Una herramienta que encuentra fallas ayuda a los atacantes a explotarlas. Como dice Reza Shokri, científico informático de la Universidad Nacional de Singapur, los agentes de IA ahora están "escribiendo más código y siendo capaces de manipularlo".
Por eso, Cisco Gate ingresa a equipos de seguridad académicos, sin fines de lucro y pequeños del sector público y respalda su modelo sólido. El objetivo, dice, es evitar que las defensas avanzadas de IA se conviertan en un lujo a medida que los atacantes comienzan a desplegar su propia IA. La apuesta de Cisco es que el borde ya no sea del tamaño del modelo. Quienes lo entienden lo notan.
