Kétezer dollárért old meg biztonsági réseket a Cantina új AI-modelle

A Cantina Security és a Yeta Labs bemutatta az apex-flash-1 modellt, egy nyílt forráskódú, 321,3 milliárd paraméteres AI-t, amelyet kifejezetten biztonsági kutatásra finomhangoltak. A Z.ai GLM-5.3-Flash modellen alapuló modell az MIT licenc alatt érhető el, és a Hugging Face-en keresztül tölthető le. A modell célja, hogy a védelmi rendszerek számára helyi, kontrollált használatot biztosítson. (MarkTechPost)

A modell 150 feladatot dolgoz fel, amelyeket 50 valós sérülékenységi esetből alakítottak ki, beleértve engedélyezési, identitási és hatókörbeli hibákat, valamint számtani pontossági problémákat. A Cantina szerint az apex-flash-1 a feladatok 66,7%-át oldotta meg (pass@1), miközben futtatási költsége mindössze 2,38 dollár. Összehasonlításképpen, a Claude Opus 5 High modell 71,7%-os pontossággal, de 74,68 dolláros futtatási költséggel végezte el ugyanezeket a teszteket. Ez azt jelenti, hogy az apex-flash-1 nagyjából 31-szer olcsóbb, mint a rivális modell.

Az apex-flash-1 működéséhez nagy számítási kapacitás szükséges: a BF16 súlyok futtatása körülbelül 640 GB GPU-memóriát igényel, amihez többek között 4× H200 GPU szükséges. A modell vLLM, SGLang vagy Transformers segítségével futtatható. A Cantina a modellt egy nagyobb AI-rendszer „munkásaként” pozicionálja, amely kódolvasási, eszközhasználati, exploit-fejlesztési és -ellenőrzési feladatokat végezhet.

A modell belső teljesítményteszt eredményei szerint 60 tesztfeladatból 40-et oldott meg sikeresen, míg az alapul szolgáló GLM-5.3-Flash modell 36 feladatot. A Cantina által közzétett adatok szerint az apex-flash-1 0,06 dolláros költséggel old meg egy feladatot, szemben a Claude Opus 5 High 1,74 dolláros költségével. Fontos megjegyezni, hogy ezek a számok a Cantina által végzett belső tesztek eredményei, és a költségbecslések a szolgáltatók árazásán alapulnak.

A Cantina egy kísérleti változatot is fejlesztett, amely módosított visszautasítási viselkedéssel rendelkezik, de ezt külön nem értékelték. A cég célja, hogy a védők számára olyan képességgel rendelkező modelleket biztosítsanak, amelyeket helyben futtathatnak és teljes mértékben ellenőrizhetnek. Az apex-flash-1 a Cisco Foundation-Sec-8B-Reasoning és az Aikido modellek mellett egy újabb szereplő a biztonsági kutatásra szakosodott AI-modellek piacán.