Cognition推出SWE-2编码模型,以64%成本优势紧追前沿水平
摘要
Cognition发布编码模型SWE-2,基于2.8T参数的Kimi K33后训练而成,在FrontierCode 1.1 Main基准上取得50.0%成绩,与Fable 5.1差距不足一分,但成本低64%。
AI编码赛道再添新选手。Cognition近日推出其最新编码模型SWE-2,该模型基于2.8T参数的Kimi K33进行后训练,定位为该公司当前最先进的编码模型。
在权威编码评测FrontierCode 1.1 Main中,SWE-2取得了50.0%的成绩。这一表现与排名前列的Fable 5.1相比差距不到一分,显示出其在核心编码任务上的竞争力。
值得关注的是成本维度。SWE-2在逼近前沿性能的同时,使用成本较Fable 5.1低64%,这意味着开发团队可以用显著更低的开销获得接近顶级水平的编码能力。
对于依赖编码模型进行日常开发的团队而言,SWE-2的出现提供了一个性能与成本之间新的平衡点,也可能促使编码模型市场的价格竞争进一步升温。
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信息来源:AIHOT AIHOT原文 ↗