2025年7月22日，思科（Cisco）正式发布了Antares系列小语言模型，该系列专注于漏洞定位场景。目前已在Hugging Face平台上线了350M和1B两个参数规模版本，后续还将推出30亿参数（3B）的版本。

先别急于认为它能自动挖掘未知漏洞——Antares的设计初衷是作为安全人员的辅助工具，用于漏洞定位（Vulnerability Localization）。具体而言，该模型在接收到CWE漏洞类型及其相关描述后，会通过终端命令对代码库进行搜索，最终生成一份检查报告，从而帮助安全团队提升人工审查的效率。

那么实际效果如何呢？思科专门构建了一个漏洞定位基准测试（Vulnerability Localization Benchmark），该测试涵盖290个真实代码库、147种CWE漏洞类型以及500项测试任务。根据思科发布的技术报告，Antares-1B在漏洞文件检出率（Recall）上达到了22.4%，在所有参与评测的模型中排名最高，略高于GPT-5.5的22.1%。

得益于模型规模较小，Antares可以直接部署在本地环境或企业内网中运行，具备轻量化与隐私保护的双重优势。不过需要指出的是，其功能相对有限，仅能作为辅助工具。企业若要构建完整的软件安全防护体系，还需结合依赖组件分析、软件组成分析（SBOM）、敏感信息扫描、动态安全测试、威胁建模、漏洞修复以及人工安全审查等一系列综合措施。