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SWE-2 Flash

CognitionProprietary

説明

SWE-2 Flash is Cognition's fast, low-cost coding model, built on Thinking Machines' Inkling-Small (276B total / 12B active parameters) with a large-scale mid-training stage (a few trillion tokens of scientific articles, blogs, code and other sources, in three stages) followed by large-scale reinforcement learning on higher-quality, more diverse task types. Cognition reports 24.0% on FrontierCode 2.0, 45.5% on FrontierCode 1.1 Main, 60.1% on DeepSWE 1.1, 20.0% on Terminal-Bench 4.0 and 89.2% on Terminal-Bench 2.1, and states it outperforms all American open-weight models. Training targeted cybersecurity work (ExploitBench 34.8%, up from 11.3% for the base model). It is available starting 2026-11-04 in Devin Desktop and Devin CLI (free through 2026-11-30) at one-fifth the price and about 3x the generation speed (roughly 200 vs 60 tokens/s) of SWE-2. Weights are not public; Cognition plans a program to share them with trusted industry partners and researchers. No standalone public API, per-token pricing, or context-window specification has been published.

リリース日
2026-11-04
パラメータ
276.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
—

能力レーダー

50
general
50
coding
40
reasoning
34
science推定
50
agents
0
multimodal

専用の科学ベンチマークがない場合、Science は LLM Stats の科学スコアまたは推論能力から推定します。

ランキング

ランキングデータがありません

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Code

DeepSWE 1.160.1%自己申告
SWE Atlas - Codebase QnA50.0%自己申告
ExploitBench34.8%自己申告

Reasoning

Terminal-Bench 2.189.2%自己申告
FrontierCode 1.145.5%自己申告
FrontierCode 2.024.0%自己申告
Terminal-Bench 4.020.0%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)

AA評価データがありません

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
General
50
Agents
50
Code
50
Tool Calling
50
Reasoning
40
Safety
30

価格設定

価格データがありません

速度

速度データがありません

プロバイダー価格ランキング

プロバイダーデータがありません

外部リンク