SWE-2

SWE-2 — флагманская нейросеть для написания кода от команды Cognition, дообученная поверх архитектуры Kimi K3 на 2,8 триллиона параметров. Вместо бесконечного и хаотичного блуждания по репозиторию система быстрее находит проблемный участок и приступает к первой правке заметно раньше прежних версий. Для тех, кто пишет сценарии, связывает интерактивный софт и прототипирует продукты руками агента Devin, это означает меньше пауз на подготовку и предсказуемые траты на вычисления.

Что умеет

• Действовать точечно. Модель отсекает лишнее чтение файлов и в среднем переходит к первой правке за 18 шагов вместо прежних 48.
• Подстраиваться под масштаб задачи. На среднем уровне усилий система сразу берется за рядовые правки с минимальными затратами, а на максимальных режимах разворачивает тщательное планирование для тяжелых архитектурных поломок.
• Находить обходные пути. Столкнувшись с закрытым доступом или отсутствием нужной интеграции, модель добывает недостающие данные из других открытых каналов — например, восстанавливает контекст из доступной истории Slack.
• Покрывать код сквозными тестами. Система сама пишет тесты под реализацию, отслеживая пограничные случаи и возможные регрессии.
• Дисциплинированно проверять гипотезы. Если пользователь ставит решение под сомнение, модель не поддакивает, а перезапускает тесты на реальных артефактах и заново пересчитывает результат.

Доступ

Модель уже встроена в настольное приложение Devin Desktop и консольный клиент CLI, а также постепенно появляется в Devin Web и Devin Fusion.

Инструмент пригодится тем, кто доверяет агентам сборку рабочих сервисов и технической базы проектов: агент не застревает в бесконечном анализе структуры и подтверждает гипотезы живыми проверками.