Cognitionは、Moonshot AIの2.8TパラメータオープンモデルKimi K3を用いた強化学習による後期学習を経て、現時点で最も高性能なコーディングモデルであるSWE-2をリリースした。このモデルはFrontierCode 1.1 Mainで50.0%のスコアを記録し、コストが64%削減された状態でFable 5.1にわずか1ポイント差で迫っている。

  • SWE-2はCognition初の選択可能な推論レベルを持つモデルであり、パレート最適化に基づくコストペナルティを用いた単一のRLランで学習されている。
  • DeepSWE 1.1で73.0%、Terminal-Bench 2.1で92.8%のスコアを達成し、Kimi K3ベースモデルのすべての項目を上回った。
  • FrontierCodeにおいて、SWE-1.7と比較してターン数を58%、コストを81%削減し、中央値18ステップ目で初めての実編集を行う（前バージョンは48ステップ）。
  • このモデルはオープンウェイトやスタンドアロンAPIでは提供されず、Devin Desktop、CLI、および今後のWeb/Fusion版でのみ実行可能である。

今回のリリースにより、強化学習を兆規模パラメータの領域までスケールさせることで、CognitionがK3の上に大きな改善余地を見出し、多くのベンチマークで5〜6ポイントの向上を実現したことが示された。