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Cisco défie GPT-5.5 avec ses modèles IA open source en cybersécurité
Cisco a lancé deux petits modèles d'IA open source pour la cybersécurité : Antares-350M et Antares-1B, qui détectent les vulnérabilités dans le code logiciel. L'argument de Cisco repose sur le rapport coût-efficacité. Le développeur Aman Priyanshu affirme sur X que le plus petit modèle détecte environ 150 fois plus de vulnérabilités par dollar que des agents IA plus grands comme Cognition's Devin Security Swarm. Selon les tests internes de Cisco, Antares a scanné 500 dépôts de code en environ 15 minutes pour moins d'un dollar, tandis que GPT-5.5 a nécessité cinq heures et coûté plus de 100 dollars pour la même tâche.
Les modèles Antares fonctionnent localement, ce qui garantit que le code sensible ne quitte jamais l'entreprise. Le rapport technique indique que les modèles ont été formés sur environ 72 % de données liées à des concepts de sécurité et 15 % d'historiques de recherche de code.
Cisco conserve une version plus grande de trois milliards de paramètres pour ses propres produits. Cette version aurait des performances proches de celles de GPT-5.5 et surpasserait les modèles open source jusqu'à 200 fois sa taille. L'entreprise explore également la création d'un consortium industriel pour des outils de sécurité IA open source.
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