Cognition SWE-2

产品简介

SWE-2 是 AI 编程初创公司 Cognition 于 2026 年 9 月 10 日发布的第三代自研代码大模型，基于月之暗面（Moonshot AI）2.8 万亿参数 Kimi K3 底座进行后训练。SWE-2 在 Devin FrontierCode 1.1 Main 基准上取得 50.0% 得分，距离 Anthropic Claude Fable 5.1 的 50.9% 仅差不到 1 分，同时推理成本仅为 Fable 5.1 的 36%，不到 OpenAI GPT-6 Astra 的四分之一，是业内首个将强化学习（RL）扩展到「多万亿参数规模」的代码模型。

核心功能

• FrontierCode 1.1 Main 顶级表现：50.0% 得分，基本追平 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra，但成本仅为其四分之一
• 单轮 RL 多档位算法：一次训练同时优化多个推理强度档位，把整个成本-性能 Pareto 前沿向前推进
• 多档位灵活选择：提供低/中/高三档，中档版本相对 SWE-1.7 减少 58% 回合数、降低 81% 成本，同时任务完成度更高
• Cerebras 高速推理：SWE-1.5 以来通过 Cerebras 实现 1000 tokens/秒的高速推理
• Devin 全平台上线：SWE-2 同步上线 Devin Desktop、Devin CLI、Devin Web 和 Fusion 平台

特色优势

SWE-2 的核心突破在于将强化学习成功扩展到 2.8 万亿参数规模。Cognition 团队设计了全新的线性成本惩罚算法，在一次 RL 训练中同时优化多个推理档位，让用户可以根据任务复杂度灵活选择档位——简单任务用低档省成本，复杂任务用高档保质量。

中档版本相较 SWE-1.7 的进步尤为明显：减少 58% 回合数、降低 81% 平均成本，但任务完成度反而更高，有效解决了 SWE-1.7「过度探索、过度思考」的用户抱怨。

应用场景

• 代码自动补全与生成：IDE 集成，提升开发效率
• Bug 自动修复：自动定位并修复代码缺陷
• 代码审查：自动化代码质量检查和安全漏洞发现
• 软件工程任务：SWE-2 在 SWE-bench 等真实软件工程任务上表现优异

适用人群

• 软件开发工程师（需要 AI 编程辅助的个人开发者）
• 企业开发团队（需要降本增效的企业级代码 Agent 部署）
• AI 编程工具厂商（Cursor、Codeium 等可集成 SWE-2 作为后端模型）
• 研究人员（代码模型性能研究者）

出品方

Cognition，总部位于美国旧金山。2026 年 9 月披露估值翻倍至 480 亿美元，9 月 9 日宣布完成 E 轮 20 亿美元融资。由 Devin 产品线负责人 Silas Alberti 领导开发，底座模型来自月之暗面 Kimi K3。

更新动态

• 2026 年 9 月 10 日：SWE-2 正式发布
• 同步上线 Devin Desktop、CLI、Web 和 Fusion 平台
• 2026 年 9 月 9 日：完成 E 轮 20 亿美元融资
• 估值翻倍至 480 亿美元

官网链接

https://cognition.com/blog/swe-2