Cognition تطلق نموذج برمجة جديدا بسعر أقل من منافسه

أطلقت شركة Cognition نموذجها البرمجي الجديد SWE-2. ووفق تدوينة الشركة، سجّل النموذج 50.0% في اختبار FrontierCode 1.1 Main، أي بفارق نقطة واحدة عن Fable 5.1، مع تكلفة أقل بنسبة 64%.

جرى تدريب SWE-2 لاحقاً (post-training) انطلاقاً من نموذج Kimi K3 الذي يضم 2.8 تريليون معامل وسبق أن خضع لتعلّم معزّز (RL) واسع للبرمجة الوكيلة. وتقول Cognition إن مرحلة التعلّم المعزّز الخاصة بها أضافت مع ذلك من 5 إلى 6 نقاط في كثير من الاختبارات، وإنها وسّعت التعلّم المعزّز للمرة الأولى إلى نطاق تريليونات المعاملات.

التكلفة والسلوك

المقارنات التي تذكرها الشركة: في FrontierCode 1.1 Main وDeepSWE 1.1، يتفوّق SWE-2 على SWE-1.7 وGrok 4.6 في النتيجة والتكلفة معاً، ويضاهي GPT-5.6 Sol وFable 5/5.1 بجزء يسير من سعرهما، ويقترب من GPT-6 Astra بفارق بضع نقاط وبربع التكلفة.

وعلى صعيد الكفاءة، تفيد الشركة بأن SWE-2 medium يتفوق على SWE-1.7 مع عدد أدوار أقل بنسبة 58% وتكلفة أقل بنسبة 81% في المتوسط. ويبدأ SWE-2 medium أول تعديل فعلي بعد 18 خطوة كوسيط، مقابل 48 خطوة لدى SWE-1.7. وتشير Cognition إلى ملاحظات مستخدمين تفيد بأن SWE-1.7 كان يبالغ في استكشاف قاعدة الشفرة في المهام البسيطة، وأن معظم المكاسب الجديدة تأتي من استكشاف مركّز. أما مستويا الجهد العالي والأقصى فيخصصان وقتاً أطول للتخطيط والتحقق في المهام المعقدة.

كل مستويات الجهد في تشغيل واحد

التغيير المنهجي الأساسي خوارزمية تعلّم معزّز تدرّب جميع مستويات جهد الاستدلال في تشغيل واحد، عبر دالة مكافأة معاقَبة بالتكلفة على الشكل R = S - λ_e C، حيث S يدل على نجاح الجولة، وC تكلفتها (مزيج من تكلفة الاستدلال بالدولار وزمن التنفيذ)، وλ_e مضبوط وفق ميل منحنى باريتو للنموذج الأساس عند ذلك المستوى. وترى الشركة أن العقوبة الخطية هي الصيغة الوحيدة المتسقة قبل حساب المتوسط وبعده.

SWE-2 متاح منذ اليوم في Devin Desktop وواجهة الأوامر، ويجري طرحه على Devin Web وFusion. التفاصيل في إعلان Cognition.