Cognition推出SWE-2 Flash:速度提昇3倍、成本降至1/5
BiRun 訊,估值 800 億美元的 AI 編程公司 Cognition 發布新模型 SWE-2 Flash,主打更快、更便宜。
相比上一代 SWE-2,新模型的使用成本降至 1/5,生成速度從每秒約 60 個 Token 提昇至 200 個,主要用於代碼審査、功能開發等編程任務。
SWE-2 Flash 基於 Thinking Machines 的 Inkling-Small 訓練,總參數為 2760 億,但每次生成只需激活約 120 億參數。上一代 SWE-2 使用的是月之闇面 2.8 萬億參數的 Kimi K3。Cognition 相噹於換了一套小得多的底座,再通過訓練把編程能力提上來。
這次訓練還新增了中訓練階段。Cognition 先讓模型學習數萬億 Token 的代碼、科研文章和博客,再用高質量編程任務進行大規模強化學習。主要改進來自更豐富的訓練任務,以及對任務要求和結果校驗的嚴格審覈。
官方測試中,SWE-2 Flash 在 FrontierCode 2.0 上拿到 24.0 分,略高於上一代 SWE-2 的 23.8 分,也遠超底座模型的 3.2 分。但在 Terminal-Bench 4.0 上,新模型只有 20.0%,不及上一代 SWE-2 的 27.3%,與 DeepSeek V4.1 Flash 的 42.3% 差距更大。
Cognition 還宣稱,SWE-2 Flash 在主要編程評測中超過了所有美國開放權重模型。不過,Flash 自己的權重暫時不開放。公司稱,經過網絡安全相關訓練後,模型在 ExploitBench 漏洞利用評測中的得分從 11.3 提昇至 34.8,擔心公開權重會增加網絡攻擊風險,因此只計劃向經過審覈的閤作夥伴和研究人員提供訪問權限。
目前 SWE-2 Flash 已上綫 Devin Desktop 和 CLI。Pro、Max 和 Teams 用戶可免費使用至 11 月 30 日。
信源
動察 Beating 頻道 · 動察 Beating 交流羣。
相比上一代 SWE-2,新模型的使用成本降至 1/5,生成速度從每秒約 60 個 Token 提昇至 200 個,主要用於代碼審査、功能開發等編程任務。
SWE-2 Flash 基於 Thinking Machines 的 Inkling-Small 訓練,總參數為 2760 億,但每次生成只需激活約 120 億參數。上一代 SWE-2 使用的是月之闇面 2.8 萬億參數的 Kimi K3。Cognition 相噹於換了一套小得多的底座,再通過訓練把編程能力提上來。
這次訓練還新增了中訓練階段。Cognition 先讓模型學習數萬億 Token 的代碼、科研文章和博客,再用高質量編程任務進行大規模強化學習。主要改進來自更豐富的訓練任務,以及對任務要求和結果校驗的嚴格審覈。
官方測試中,SWE-2 Flash 在 FrontierCode 2.0 上拿到 24.0 分,略高於上一代 SWE-2 的 23.8 分,也遠超底座模型的 3.2 分。但在 Terminal-Bench 4.0 上,新模型只有 20.0%,不及上一代 SWE-2 的 27.3%,與 DeepSeek V4.1 Flash 的 42.3% 差距更大。
Cognition 還宣稱,SWE-2 Flash 在主要編程評測中超過了所有美國開放權重模型。不過,Flash 自己的權重暫時不開放。公司稱,經過網絡安全相關訓練後,模型在 ExploitBench 漏洞利用評測中的得分從 11.3 提昇至 34.8,擔心公開權重會增加網絡攻擊風險,因此只計劃向經過審覈的閤作夥伴和研究人員提供訪問權限。
目前 SWE-2 Flash 已上綫 Devin Desktop 和 CLI。Pro、Max 和 Teams 用戶可免費使用至 11 月 30 日。
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