SWE-1.7
Автономная модель для программной инженерии и многочасовых рабочих сессий
Когда программный агент пишет сложный проект часами, контекстное окно неизбежно забивается промежуточными шагами и логами сборки. В Cognition построили SWE-1.7 именно вокруг этой проблемы. Модель дообучали поверх базы Kimi K2.7 через масштабный пайплайн обучения с подкреплением, оптимизировав её под затяжные асинхронные задачи разработки.
Что умеет
- Сжимать рабочий контекст на лету. При приближении к границе контекста модель генерирует концентрированную сводку текущего состояния и возобновляет работу уже по ней. На тестах это позволило удерживать непрерывный цикл решения до шести часов.
- Лаконично рассуждать. Специальный штраф за длину текста отсекает раздутые цепочки мыслей, заставляя модель подробно расписывать ходы лишь в действительно неочевидных ветках кода.
- Выполнять многоязычные инженерные сценарии. В тесте SWE-Bench Multilingual точность прохождения составляет 77,8%, а в консольном испытании Terminal-Bench 2.1 достигает 81,5%.
- Держать планку на комплексных задачах. На внутреннем бенчмарке разработчиков FrontierCode 1.1 Main модель показывает результат 42,3%.
Доступ
Разработка уже встроена в платформу Devin — она работает в веб-версии, десктопном клиенте и через командную строку. За быстрый отклик отвечает чиповая архитектура Cerebras, выдающая скорость до 1000 токенов в секунду. Отдельные цены разработчики не приводят.
Нас подкупает способность системы упаковывать собственный контекст: это спасает от типичной амнезии агентов посреди долгого продакшена.
