编程代理
Cognition新编程代理以极低成本接近前沿模型表现
Cognition的SWE-1.7编程模型以极低成本缩小了与前沿系统的差距，在FrontierCode上得分42.3%，每秒运行1000个token。该模型基于Kimi K2.7，通过改进的强化学习流程训练而成。
Cognition，Devin背后的初创公司，今天发布了SWE-1.7。该公司表示，这是其迄今为止最好的模型，并反驳了强化学习已触及天花板的观点。该模型每秒处理1000个token，在Cognition内部FrontierCode套件中得分42.3%，据该公司称，仅落后于最佳前沿模型几个百分点。MiniMax 新模型 M2.5 编程基准测试夺冠，价格仅为竞争对手的 5%
强化学习收益持续
成本是核心数据：基准测试中每个任务成本为1.97美元，仅为前沿玩家收费的一小部分。Cognition表示，这是通过在以Kimi K2.7为基础的模型上优化强化学习流程实现的，并且这种改进表明强化学习仍有发展空间。Kimi K2.7 Code更快更便宜，但开源编程撞上了名为GPT-5.5的墙。
“强化学习并未达到极限：在优化我们的方法后，随着规模扩大，我们持续看到收益，”该公司在X上写道。
FrontierCode基准测试
FrontierCode是Cognition自己的测试：它检查模型是否生成开发者实际会合并的代码。这种对现实世界有用性的代理指标超越了学术排行榜的追逐。SWE-1.7的42.3%是成本-性能曲线上的一个有意义的进步。验证地平线：为什么验证编码代理现在比构建它们更难
该模型已在Cognition平台上上线，面向希望在不牺牲准确性的情况下获得快速、廉价代码生成的开发者和团队。氛围编码项目在您最意想不到时浮现的隐性成本
SWE-1.7进入了一个已经充满编程代理和专用模型的领域，例如来自Anthropic的Claude和OpenAI的GPT-4o。Cognition的赌注在于其训练方法和流程效率，而非原始参数数量。Anthropic 发布 Claude Sonnet 5、Claude Science 和 Claude…
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