الذكاء الاصطناعي١٠ سبتمبر ٢٠٢٦
كوجنيشن تطلق نموذج SWE-2 للمهام البرمجية
كُشف عن نموذج SWE-2 للبرمجة، مع تركيز على رفع الأداء وخفض كلفة تشغيل وكلاء كتابة الشيفرة. حقق النموذج ٥٠٪ على اختبار FrontierCode 1.1 Main1، مقتربًا من Fable 5.1 بفارق نقطة واحدة، لكنه أرخص منه بنسبة ٦٤٪. وعلى FrontierCode 1.1 Main، سجّل إصدار SWE-2 المتوسط نتيجة أعلى من SWE-1.7 مع خفض عدد الخطوات ٥٨٪ والكلفة المتوسطة ٨١٪. يتوفر النموذج بدءًا من اليوم في Devin Desktop وCLI، مع طرحه أيضًا على Devin Web وFusion.
الحقائق الأساسية
يعتمد SWE-2 على نموذج Kimi K33 ذي ٢٫٨ تريليون معلمة، وخضع لتدريب لاحق بالاعتماد على التعلم المعزز.
«SWE-2 is post-trained from Kimi K33, a 2.8T-parameter model that had already undergone extensive RL for agentic coding.»
عرض المصدر ←يبدأ SWE-2 المتوسط تعديل الشيفرة بعد وسيط قدره ١٨ خطوة، مقارنةً بـ٤٨ خطوة لنموذج SWE-1.7.
«on FrontierCode 1.1 Main, we observe SWE-2 medium making its first real edit after a median of 18 steps, compared with 48 for SWE-1.7.»
عرض المصدر ←يتوفر النموذج في Devin Desktop وCLI، ويجري طرحه كذلك على Devin Web وFusion.
«SWE-2 is available starting today in Devin Desktop and CLI. We’re also rolling it out on Devin Web and Fusion.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر