SWE-2
Cognition がリリースしたコーディングモデル。公式によると 64% 低いコストで最先端に近い能力を達成し、Devin Desktop および CLI で利用可能です。
SWE-2について
SWE-2 は Cognition がリリースしたコーディングモデルで、公式にはこれまでで最も先進的なコーディングモデルとされ、FrontierCode 1.1 Main で 50.0% のスコアを達成し、Fable 5.1 と 1 ポイント未満の差でありながらコストは 64% 低いとされています。本モデルは本日より Devin Desktop と CLI で利用可能となり、Devin Web にも段階的に展開されます。主に、Devin シリーズの AI コーディングツールを通じて実際のソフトウェアエンジニアリングタスクに取り組む開発者を対象としています。
おすすめの利用者
最適な利用シーン
Devin Desktop または CLI でより強力なコーディングモデルを使って日常の開発タスクを処理する
推論コストに配慮しながら、最先端に近いレベルのコーディングモデルを選択する
選ぶ前に比較
公式ブログによると: FrontierCode 1.1 Main および DeepSWE 1.1 において、SWE-2 はスコアとコストの両面で SWE-1.7 および Grok 4.6 を上回り、GPT-5.6 Sol および Fable 5/5.1 よりはるかに低い価格で同等の性能を達成し、さらに約 4 分の 1 のコストで GPT-6 Astra とほぼ変わらない成績を達成しています。
機能
FrontierCode 1.1 Main で 50.0% のスコア
公式によると、FrontierCode 1.1 Main ベンチマークで 50.0% のスコアを達成し、Fable 5.1 と 1 ポイント未満の差です。
低コストで最先端に迫る能力
公式によると、Fable 5.1 と 1 ポイント未満の能力差でありながら、コストは 64% 低いとされています。
学習手法のアップグレード
公式によると、RL 環境の数を 3 倍に増やし、指示追従カバレッジ層を追加、SWE-2 より前のチェックポイントを活用して反復的な強化検証器のフライホイールを構築しました。
長所
- 公式によると FrontierCode 1.1 Main で 50.0% を達成し、Fable 5.1 と 1 ポイント未満の差で、コストは 64% 低い
- 公式によると FrontierCode 1.1 Main と DeepSWE 1.1 で、より低いコストで GPT-5.6 Sol、Fable 5/5.1 に匹敵する成績を達成
- 本日より Devin Desktop と CLI で利用可能で、Devin Web にも段階的に展開