Cisco đặt cược vào mô hình AI nhỏ: Vượt mặt GPT-5.5 trong phát hiện lỗ hổng bảo mật với chi phí cực thấp

22 tháng 7, 2026

Cisco vừa ra mắt hai mô hình AI nhỏ, mã nguồn mở dành cho an ninh mạng. Antares-350M và Antares-1B có khả năng phát hiện các lỗ hổng trong mã nguồn phần mềm. Điểm nhấn mà Cisco đưa ra chính là hiệu quả chi phí. Nhà phát triển Aman Priyanshu chia sẻ trên X rằng mô hình nhỏ nhất này phát hiện số lượng lỗ hổng trên mỗi đô la cao gấp khoảng 150 lần so với các tác nhân AI lớn như Devin Security Swarm của Cognition. Theo Axios, trong các bài kiểm tra của Cisco, Antares đã quét 500 kho mã nguồn trong khoảng 15 phút với chi phí chưa đến một đô la. Trong khi đó, GPT-5.5 mất tới năm giờ và tiêu tốn hơn 100 đô la để thực hiện cùng khối lượng công việc này.

Cả hai mô hình đều chạy cục bộ, vì vậy mã nguồn nhạy cảm sẽ không bao giờ bị rò rỉ ra bên ngoài công ty. Báo cáo kỹ thuật cho biết các mô hình này được huấn luyện trên khoảng 72 phần trăm dữ liệu về khái niệm bảo mật và 15 phần trăm lịch sử tìm kiếm mã nguồn.

Cisco đang giữ lại phiên bản lớn hơn với ba tỷ tham số cho các sản phẩm riêng của mình. Phiên bản này được cho là có hiệu suất tiệm cận với GPT-5.5 và vượt trội hơn các mô hình mở có kích thước lớn gấp 200 lần. Công ty cũng đang xem xét thành lập một liên minh công nghiệp dành cho các công cụ bảo mật AI mã nguồn mở.

Tin tức AI không thổi phồng – Được tuyển chọn bởi con người

Đăng ký THE DECODER để đọc bài không quảng cáo, nhận bản tin AI hàng tuần, báo cáo chuyên sâu "AI Radar" độc quyền sáu lần mỗi năm, quyền truy cập toàn bộ kho lưu trữ và tham gia phần bình luận của chúng tôi.

Đăng ký ngay