Cognition、新モデルSWE-2を発表——コスト64%削減
Judul asli: Cognition launches new SWE-2 model, Rivaling Fable 5.1 and GPT-Astra
Mengapa Ini Penting
大規模RLによるコスト削減と性能向上の両立は、商用コーディングAIの競争構造に直接影響する。
Cognitionは2025年10月26日、新しいコーディングモデル「SWE-2」を発表した。FrontierCode 1.1 Mainで50.0%を達成し、Fable 5.1と同水準ながら64%安価に利用できる。
Cognitionは2025年10月26日、最新コーディングモデル「SWE-2」を発表した。同モデルはFrontierCode 1.1 Mainで50.0%、DeepSWE 1.1で73.0%、Terminal-Bench 2.1で92.8%を記録した。競合モデルと比較すると、Fable 5.1（50.9%）にほぼ匹敵しつつコストは64%削減、GPT-6 Astraの53.3%には数ポイント及ばないが、コストは4分の1に抑えられている。
SWE-2はパラメータ数2.8兆のKimi K3をベースモデルとし、強化学習（RL）をマルチトリリオンパラメータ規模で初めて適用した。前世代のSWE-1.7と比較して、FrontierCode 1.1 Mainでの平均ステップ数はSWE-1.7の127ステップに対しSWE-2 mediumは53ステップと58%減少し、平均コストは81%削減された。
主な技術的改善点として、単一のRLランで全推論努力レベルを同時学習するコストペナルティアルゴリズムの導入、長さ加重報酬ベースラインによる学習安定化、NVFP4/FP8カーネルによるメモリ使用量削減、そしてRL環境を前世代比3倍に拡充したトレーニングデータの強化が挙げられる。SWE-2はDevin Desktop、CLI、Devin Web、Fusionで本日より利用可能となっている。