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English(EN) Cognition Releases SWE-2: A Kimi K3 Post-Trained Coding Model That Matches Fable 5.1 on FrontierCode at 64% Lower Cost

Cognition 的 SWE-2 编码模型以更低的成本匹配 Fable 5.1

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Cognition 发布了 SWE-2，这是一款使用 Moonshot AI 的 Kimi K3 模型进行强化学习后训练的新型编码模型。据报道，该新模型在 FrontierCode 基准测试上的表现与 Fable 5.1 相当，但成本显著降低。SWE-2 还引入了可选的推理工作量级别，在一次强化学习运行中进行训练，并且与前代 SWE-1.7 相比，在编码任务上展现出更高的效率和更少的绕路。 AI

影响 为编码模型设定了新的成本效益基准，可能影响未来的开发和部署策略。

排序理由 来自前沿实验室 (Cognition) 的新模型发布，并附有性能基准。 [lever_c_demoted from frontier_release: ic=1 ai=1.0]

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来自前沿实验室 (Cognition) 的新模型发布，并附有性能基准。 [lever_c_demoted from frontier_release: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. MarkTechPost TIER_1 English(EN) · Asif Razzaq ·

    Cognition 发布 SWE-2：一款 Kimi K3 经后训练的编码模型，在 FrontierCode 上以 64% 的成本匹配 Fable 5.1

    <p>Cognition, the company behind the Devin coding agent, has released SWE-2, its most capable coding model to date. SWE-2 is post-trained with reinforcement learning from Kimi K3, Moonshot AI&#8217;s 2.8T-parameter open model. Cognition reports a score of 50.0% on FrontierCode 1.…

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