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Cognition发布SWE-2编码模型,拓展成本—性能Pareto前沿
Introducing SWE-2: Pushing the Pareto Frontier
研究任务与主要进展
Cognition发布SWE-2编码模型,作者报告其在FrontierCode 1.1 Main上得分50.0%,较Fable 5.1低1个百分点但成本低64%。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出?
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确?
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证?
这些是阅读核对问题;材料未说明的条件保留未知。请阅读原文核验。
本站判断
SWE-2的核心增量是将多档推理强度纳入同一次强化学习运行,并用按成本与解题率前沿局部斜率调节的线性惩罚,直接优化编码代理的成本—性能折中。作者报告其在FrontierCode 1.1 Main上达到50.0%,较Fable 5.1低1个百分点但便宜64%;这些结果依赖所列基准、推理强度和评测工具,实际采用价值还取决于Devin环境中的任务表现与成本。
来源:Cognition · Blog · cognition.com