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AI 导读
Cognition 发布最先进编码模型 SWE-2，基于 2.8T 参数的 Kimi K33 后训练，在 FrontierCode 1.1 Main 取得 50.0%，仅比 Fable 5.1 低不到一分且便宜 64%。
Cognition 模型 / Devin 博客（网页）
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AI 编辑部评分，满分 100Cognition 发布 SWE-2 编码模型，以更低成本逼近前沿
Cognition 发布最先进编码模型 SWE-2，基于 2.8T 参数的 Kimi K33 后训练，在 FrontierCode 1.1 Main 取得 50.0%，仅比 Fable 5.1 低不到一分且便宜 64%。
推荐理由
官方详细公开了 SWE-2 的训练方法与成本惩罚公式，读者可以借此理解如何用 RL 推移整条成本性能前沿。
来源：Cognition 模型 / Devin 博客（网页）· cognition.com
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Cognition 发布 SWE-2：基于 Kimi K3 后训练的编码模型，以低 64% 的成本接近 Fable 5.1