Cognition拿Kimi K3炼出SWE-2：逼近Astra，成本仅1/4
发布时间：2026-09-11
动察 Beating AI 快讯，Coding Agent Devin 母公司 Cognition 发布新编程模型 SWE-2。它直接基于月之暗面 2.8T 参数的 Kimi K3 继续做强化学习，进一步训练后，多项编程评测又提高约 5 到 6 个百分点。在 Cognition 自家的 FrontierCode 1.1 Main 上，SWE-2 得分 50.0%，超过 GPT-5.6 Sol 的 47.5% 和 Grok 4.6 的 48.0%。它距离 Fable 5.1 的 50.9% 只差 0.9 个百分点，但成本低 64%。GPT-6 Astra 得分 53.3%，SWE-2 与其相差 3.3 个百分点，成本约为四分之一。SWE-2 也比上一代少走很多弯路。中等推理强度下，它完成任务的交互轮数减少 58%，平均成本下降 81%。不过在更难的 Terminal-Bench 4 上，SWE-2 只有 27.3%，明显低于 Astra 的 57.9% 和 Fable 5.1 的 55.8%，还谈不上全面追平前沿模型。SWE-2 已上线 Devin Desktop 和 CLI，并开始推向 Devin Web 和 Fusion。----------缘辉旺盾网量化工具温馨提示：数字货币投资有风险，入市需谨慎；本文章不作为投资依据，仅供参考----------交流群：https://t.me/dunwangyuanhuiwang
动察 Beating AI 快讯，Coding Agent Devin 母公司 Cognition 发布新编程模型 SWE-2。它直接基于月之暗面 2.8T 参数的 Kimi K3 继续做强化学习，进一步训练后，多项编程评测又提高约 5 到 6 个百分点。
在 Cognition 自家的 FrontierCode 1.1 Main 上，SWE-2 得分 50.0%，超过 GPT-5.6 Sol 的 47.5% 和 Grok 4.6 的 48.0%。它距离 Fable 5.1 的 50.9% 只差 0.9 个百分点，但成本低 64%。GPT-6 Astra 得分 53.3%，SWE-2 与其相差 3.3 个百分点，成本约为四分之一。
SWE-2 也比上一代少走很多弯路。中等推理强度下，它完成任务的交互轮数减少 58%，平均成本下降 81%。不过在更难的 Terminal-Bench 4 上，SWE-2 只有 27.3%，明显低于 Astra 的 57.9% 和 Fable 5.1 的 55.8%，还谈不上全面追平前沿模型。
SWE-2 已上线 Devin Desktop 和 CLI，并开始推向 Devin Web 和 Fusion。
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