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发布SWE-2:基于Kimi K3后训练的编码模型,成本低64%追平Fable 5.1

原文标题:Cognition Releases SWE-2: A Kimi K3 Post-Trained Coding Model That Matches Fable 5.1 on FrontierCode at 64% Lower Cost

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AI 智能摘要

Devin开发商发布迄今最强编码模型SWE-2,基于的2.8万亿参数Kimi K3进行后训练。官方称其在FrontierCode 1.1 Main上得分50.0%,与Fable 5.1仅差1分,而成本低64%。这显示开源基座加后训练路线正快速逼近前沿闭源编码模型。

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原始标题:Cognition Releases SWE-2: A Kimi K3 Post-Trained Coding Model That Matches Fable 5.1 on FrontierCode at 64% Lower Cost
AI 中文标题:Cognition发布SWE-2:基于Kimi K3后训练的编码模型,成本低64%追平Fable 5.1
来源:MarkTechPost · 发布于 50 天前
分类:大模型 · AI 重要度:★ 4(4)
标签:编码模型 / 后训练 / 开源基座 / 成本优化 / 智能体
关键词:SWE-2 / Kimi K3 / Cognition / coding model
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