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SWE-2

CognitionProprietary

Descripción

SWE-2 is Cognition's most advanced coding model, post-trained from Moonshot AI's 2.8-trillion-parameter Kimi K3 with reinforcement learning scaled to the multi-trillion-parameter regime for the first time. A single RL run trains all reasoning-effort levels (medium, high, max) together with per-effort cost penalties tuned to the base model's Pareto frontier, advancing the whole cost-performance curve rather than a single operating point. On FrontierCode 1.1 Main it scores 50.0%, within one point of Claude Fable 5.1 (50.9%) while Cognition states it is 64% cheaper; on DeepSWE 1.1 it scores 73.0%; on Terminal-Bench 2.1 it scores 92.8%; on Terminal-Bench 4.0 it scores 27.3%. SWE-2 is available starting 2026-09-10 in Devin Desktop and Devin CLI, with Devin Web and Fusion rollout in progress; Cognition has not published a standalone public API, model card, or context-window specification independent of the Devin product.

Fecha de lanzamiento
2026-09-10
Parámetros
—
Longitud del contexto
—
Modalidades
—

Radar de capacidades

60
general
60
coding
60
reasoning
51
scienceest.
60
agents
0
multimodal

Science se estima a partir de las puntuaciones científicas de LLM Stats o del razonamiento cuando no hay benchmarks científicos dedicados.

Rankings

No hay datos de ranking disponibles

Puntuaciones de benchmarks (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Code

DeepSWE 1.173.0%Aut.

Reasoning

Terminal-Bench 2.192.8%Aut.
FrontierCode 1.150.0%Aut.
Terminal-Bench 4.027.3%Aut.

Índices de evaluación AA

(Artificial Analysis)

No hay datos de evaluación AA disponibles

Puntuaciones por categoría LLM Stats

(LLM Stats (zeroeval))
Reasoning
60
General
60
Agents
60
Code
60
Tool Calling
60

Precios

No hay datos de precios disponibles

Velocidad

No hay datos de velocidad disponibles

Ranking de Precios por Proveedor

No hay datos de proveedores disponibles

Fuentes externas