Cognition 发布 SWE-1.7：用 Kimi K2.7 训出的编程模型，性能逼近 GPT-5.5，成本低一大截

SWE-1.7 Reach Near GPT 5.5 and Opus Intelligence

Cognition 推出了新的编程模型 SWE-1.7，它是在 Kimi K2.7 的基础上用强化学习（RL）做后训练得到的。在 FrontierCode 1.1 这个编程基准上，SWE-1.7 的通过率是 42.3%，很接近 GPT-5.5 的 43.0%，比自家上一代 SWE-1.6 的 9.4% 高出一大截。在 Terminal-Bench 2....

推荐理由：Cognition 发了 SWE-1.7，在 Kimi K2.7 上做 RL 后训练，FrontierCode 1.1 通过率从 9.4% 拉到 42.3%，跟 GPT-5.5 的 43.0% 几乎打平。数字很硬，叙事也清晰——开源基座加 RL 就能逼近闭源旗舰，这对成本和路线选择都有参考价值。不过正文只给了摘要，训练细节和成本对比没展开，这点先别太激动。