Cognition 发布 SWE-2:基于 Kimi 后训练,成本最低降 70% 比肩前沿模型
silasalberti · x · 2026-09-11
Cognition 官方发布新模型 SWE-2,称其是"最接近前沿的模型",在主要评测中与近期前沿模型打平,成本最高低 70%,并将 RL 扩展到数万亿参数规模,在能力与成本上同时推进 Pareto 曲线。
转发中的补充细节:
- SWE-2 在 FrontierCode 1.1 Main(Cognition 自建"维护者是否愿意合并 PR"基准)得 50.0%,对比 Fable 5.1 的 50.9(成本高 64%)、Grok 4.6 的 48.0、Sol 47.5、Astra 53.3
- 在 Terminal-Bench 2.1 上以 92.8 领先所有模型
- 爆料:SWE-2 基于 Kimi K3 后训练,上一代 SWE-1.7 基于 Kimi K2.7
- 首个带 effort 分级的 Cognition 模型,全部来自单次 RL run
- SWE-2 medium 档每 run 只需 53 步(旧版 127 步),成本省 81%,且各 effort 档位都更便宜更强
所属事件:Cognition 发布 SWE-2 编码模型：比肩前沿、成本最多低 70%(12 条相关)→
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