Cisco 3B 模型漏洞定位得分 0.223，修复后仍误报远少于 GPT-5.5
shashib · x · 2026-09-17
Cisco Foundation AI 于 9 月 14 日发布漏洞定位基准 VLoc Bench（Vulnerability Localization Benchmark），任务不是给代码片段打标签，而是在整个公司代码库中找出包含已知类型安全漏洞的文件。
关键数据：
- Cisco 自研 3B 参数模型（Antares 系列）得分 0.223（满分 1.0），与 GPT-5.5 的差距仅 0.006，两者找文件能力几乎持平。
- 更有区分度的是误报测试：在开发者已修复漏洞的代码库上，Cisco 模型在每 100 个已修复项目中只有 3-4 个仍误报文件，而 GPT-5.5 在约 72 个项目上仍然指认文件。
- 所有系统都遗漏了 38.4% 的案例。
作者的结论是：多数公开安全评测跳过了「在大型仓库里搜索」这一实际耗时数小时的核心环节，VLoc Bench 把修复后的误报行为也纳入考核，这才更贴近安全团队的真实工作。
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