Cognition 发布 SWE-2 编码模型，跑分逼近前沿但成本砍掉六成多

Cognition 发布 SWE-2 编码模型，以更低成本逼近前沿

Cognition 推出了新模型 SWE-2，在 FrontierCode 1.1 Main 上拿到 50.0% 的分数，比自家上一代 SWE-1.7 高出 8 个百分点，同时成本比对手 Fable 5.1 低了 64%。它是在 2.8 万亿参数的 Kimi K3 基础上做强化学习后训练得到的，用的是一种单轮训练法，把不同思考深度的模式一起练出来。实际...

推荐理由：SWE-2 在 FrontierCode 1.1 Main 上跑到 50.0%，比前代涨了 8 个点，成本比 Fable 5.1 便宜 64%，是 Cognition 目前最接近前沿的一次。没给 85 分是因为它还是比 GPT-6 Astra 差几个点，而且基座用的是 Kimi K3 而不是自研模型。不过单轮 RL 训练法把不同思考深度揉在一起练，工程上省事，成本控制也漂亮，对想用第三方模型做编码 agent 的团队来说是个很实际的参考。