Cantina Security, в сотрудничестве с Yeta Labs, выпустила модель apex-flash-1, специально разработанную для исследований уязвимостей. Эта модель является доработкой GLM-5.3-Flash и доступна на платформе Hugging Face под лицензией MIT. Она содержит 321.3 миллиарда параметров и может быть развернута на различных платформах, однако для работы в формате BF16 требуется около 640 ГБ видеопамяти.
Модель apex-flash-1 была обучена с использованием метода GRPO, включая ранговую доработку LoRA и полное обучение параметров. Данные для обучения состояли из 150 задач, основанных на 50 реальных случаях уязвимостей, каждый из которых представлен в трех вариантах: управляемый белый ящик, фокусированный белый ящик и фокусированный черный ящик. Наиболее распространенными типами уязвимостей являются недостатки в авторизации и идентификации, которые составляют 72% случаев.
Разработка модели apex-flash-1 подчеркивает важность использования открытых моделей для повышения безопасности программного обеспечения. С учетом увеличения числа киберугроз, такие инструменты могут значительно улучшить процесс выявления уязвимостей и повысить общую безопасность систем. Это также открывает новые возможности для исследователей в области безопасности, позволяя им более эффективно справляться с актуальными вызовами.