Cantina Security выпустила модель для поиска уязвимостей с точностью 66,7%

Cantina Security совместно с Yeta Labs запустила apex-flash-1 — открытую модель на 321,3 млрд параметров для исследования уязвимостей. Модель обучена методом reinforcement learning на базе GLM-5.3-Flash от Z.ai и выложена на Hugging Face под лицензией MIT.

На тестовом наборе из 60 задач apex-flash-1 решила 40 (66,7% pass@1) при стоимости $2,38, тогда как базовая GLM-5.3-Flash справилась с 36 задачами за $4,56. Обучающие данные включали 150 задач из 50 реальных случаев уязвимостей: 72% — ошибки авторизации и прав доступа, 18% — баги в расчётах, остальное — проблемы валидации и SSRF.