The Cognition Team09.10.26 — Cognition представила SWE-2, свой самый продвинутый на сегодняшний день кодировочный модель. Она набирает 50.0% в Frontier Code 1.1 Main, уступая Fable 5.1 на один пункт, но обходя ее по стоимости на 64%. В отличие от предыдущих моделей, SWE-2 масштабирует RL до режима с многими триллионами параметров с помощью алгоритма, который обучает все уровни усилий рассуждения за один запуск, продвигая всю границу «затраты–эффективность». В Frontier Code 1.1 Main и Deep SWE 1.1 SWE-2 обгоняет SWE-1.7 и Grok 4.6 как по результату, так и по стоимости, на уровне GPT-5.6 Sol и Fable 5/5.1 при цене лишь доли их стоимости и приближается к GPT-6 Astra, уступая всего несколько пунктов, при четверти затрат. Построенная на модели Kimi K33 с 2.8T параметрами, SWE-2 использует штраф за стоимость, настроенный по локальным наклонам границы Парето, улучшенные базовые значения вознаграждения и оптимизированное развертывание RL. Модель доступна сегодня в Devin Desktop и CLI, а также будет развернута в Devin Web и Fusion. Модель демонстрирует более сильное инженерное суждение, пишет более полные решения с меньшим числом отклонений — набирает больше, чем SWE-1.7, но использует на 58% меньше ходов и обходится на 81% дешевле.