Antares-1B
#113 in Open-Source-SprachmodelleCisco · 1b · 2× · zuletzt 24. Juli 2026
Antares-1B ist ein von Cisco (Foundation AI) entwickeltes, offen gewichtetes 1-Milliarden-Parameter-Sprachmodell, das speziell für die Lokalisierung bekannter Sicherheitslücken (Vulnerability Localization) in Quellcode-Repositories trainiert wurde. Es basiert auf dem IBM-Granite-4.0-1B-Backbone und arbeitet als Terminal-Agent, der mittels Shell-Befehlen (grep, find, cat) eigenständig Repositories durchsucht und verdächtige Dateien identifiziert. Das Modell wurde zusammen mit dem kleineren Antares-350M am 21. Juli 2026 unter Apache-2.0-Lizenz auf Hugging Face veröffentlicht; ein größeres Antares-3B-Modell bleibt vorerst unveröffentlicht. Cisco positioniert Antares als kosteneffiziente, lokal betreibbare Alternative zu großen Cloud-KI-Modellen für Security-Teams.
Features
| Key-Benchmark (%) | 0,209 File F1 auf Cisco VLoc Bench (500 Aufgaben); höchste Recall-Rate aller getesteten Systeme (0,224) |
| Kontextfenster (Token) | 128.000 Token (128K) |
| Lizenz | Apache 2.0 |
| Multimodalität | Nein – reines Text-/Code-Sprachmodell (kein Vision/Audio-Support) |
| Plattform | Hugging Face (Transformers-kompatible Gewichte, offizielle CLI mit OpenAI-kompatiblem Inference-Endpoint; Community-GGUF für llama.cpp verfügbar) |
| Release-Datum | 21. Juli 2026 |