Cognition анонсирует кодинг-модель SWE-2 — почти уровень Fable 5.1 при цене на 64% ниже
Cognition
Cognition представила SWE-2 (10 сентября) — frontier-кодинг-модель, пост-тренированную с базы Kimi K3 на 2.8T параметров, и первую модель компании, где RL масштабирован до режима многих триллионов параметров, с тренировкой всех уровней reasoning-effort за один запуск через reward с ценовым штрафом. Модель набирает 50.0% на FrontierCode 1.1 Main (в одном очке от Fable 5.1 при цене на 64% ниже), 73.0% на DeepSWE 1.1 и 92.8% на Terminal-Bench 2.1; доступна в Devin Desktop и CLI, rollout в Devin Web и Fusion идёт.
Почему это важно
Лаборатория второго эшелона заявляет почти-frontier-показатели в агентном кодинге примерно за четверть цены — это давит на ценообразование всего рынка кодинг-моделей и показывает открытые базы вроде Kimi K3 как жизнеспособные субстраты для RL.
Важность: 3/5
Заметный релиз кодинг-модели с заявленным frontier-паритетом при меньшей цене