SWE-2
Cognition이 공개한 코딩 모델로, 공식 발표에 따르면 64% 낮은 비용으로 최상위 수준에 근접한 능력을 제공하며 Devin Desktop과 CLI에서 사용할 수 있습니다.
SWE-2 소개
SWE-2는 Cognition이 공개한 코딩 모델로, 공식 발표에 따르면 지금까지 가장 앞선 코딩 모델이며 FrontierCode 1.1 Main에서 50.0%의 성적을 기록해 Fable 5.1과 1점 이내의 차이를 보이면서 비용은 64% 낮다고 합니다. 이 모델은 즉시 Devin Desktop과 CLI에서 사용할 수 있으며 Devin Web에도 단계적으로 출시됩니다. 주로 Devin 시리즈 AI 코딩 도구를 통해 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업을 수행하는 개발자를 대상으로 합니다.
적합한 사용자
적합한 활용 장면
Devin Desktop 또는 CLI에서 더 강력한 코딩 모델을 활용해 일상적인 개발 작업 처리
호출 비용을 고려하면서 최상위 수준에 근접한 코딩 모델을 선택할 때
선택 전 비교
공식 블로그에 따르면: FrontierCode 1.1 Main과 DeepSWE 1.1에서 SWE-2는 점수와 비용 양면에서 SWE-1.7 및 Grok 4.6보다 우수하며, GPT-5.6 Sol 및 Fable 5/5.1보다 훨씬 낮은 가격으로 동등한 성적을 냈고, 약 4분의 1의 비용으로 GPT-6 Astra와 크게 차이 나지 않는 성적을 달성했다고 합니다.
기능
FrontierCode 1.1 Main 50.0% 달성
공식 발표에 따르면 FrontierCode 1.1 Main 벤치마크에서 50.0%의 성적을 기록했으며, Fable 5.1과 1점 이내의 차이를 보인다고 합니다.
더 낮은 비용으로 최상위 수준의 능력에 근접
공식 발표에 따르면 Fable 5.1과 능력 차이가 1점 이내이면서 비용은 64% 낮다고 합니다.
학습 방식 업그레이드
공식 발표에 따르면 RL 환경 수를 세 배로 늘리고 지시 사항 준수 커버리지 레이어를 추가했으며, SWE-2 이전 체크포인트를 활용해 반복 강화 검증기의 플라이휠을 구축했다고 합니다.
장점
- 공식 발표에 따르면 FrontierCode 1.1 Main에서 50.0%를 기록했으며, Fable 5.1과 1점 이내의 차이를 보이면서 비용은 64% 낮다고 합니다
- 공식 발표에 따르면 FrontierCode 1.1 Main과 DeepSWE 1.1에서 더 낮은 비용으로 GPT-5.6 Sol, Fable 5/5.1에 필적하는 성적을 냈다고 합니다
- 즉시 Devin Desktop과 CLI에서 사용할 수 있으며 Devin Web에도 단계적으로 출시됩니다