📖 AI 总结

Cognition 发布编码 Agent 模型 SWE-2，其基座为 2.8T 参数的 Kimi K3，经强化学习后训练得到。在自研的 FrontierCode 1.1 Main 基准上，SWE-2 取得 50.0% 的成绩，与 Fable 5.1 的 50.9% 仅差不到一个百分点，并领先 GPT-5.6 Sol 2.5 分，而价格比 Fable 5.1 低 64%。FrontierCode 是 Cognition 基于 SWE-bench 升级维护的评测基准。这一结果表明，通过 RL 后训练，开源基座模型能够以显著更低的成本逼近头部闭源模型的编码能力，对编码 Agent 领域的竞争格局和成本结构具有参考意义。