SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

SWE-1.7 dobija do czołówki modeli do kodu za ułamek jej ceny

Cognition wypuściło 8 lipca SWE-1.7, model napędzający agenta Devin, i reklamuje go ostrożnie: dobił do czołówki za ułamek jej ceny. Na własnym teście FrontierCode osiąga 42,3%, tuż pod GPT-5.5 i cztery punkty pod Opus 4.8, choć poprzednia wersja miała tu ledwie 9,4%. Model grzebie w kodzie dłużej i chętniej dopisuje testy, ale rusza więcej plików, niż trzeba. Haczyk w tym, że najtrudniejszy z benchmarków napisał sam Cognition, a konkretnej ceny w całym wpisie nie pada ani razu.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  3 min  · 

SWE-1.7 dobija do czołówki modeli do kodu za ułamek jej ceny
Ilustrację przygotowała AI.

Cognition wypuściło 8 lipca SWE-1.7, nowy model do swojego agenta Devin, i od razu ustawiło poprzeczkę inaczej, niż robi to większość premier. Devin sam rozkłada zadanie programistyczne na kroki i je wykonuje, bez programisty prowadzącego go za rękę, a SWE-1.7 jest silnikiem, który go napędza. Firma nie twierdzi, że pobiła wszystkich. Mówi coś ostrożniejszego i ciekawszego: że dobiła do czołówki za ułamek jej ceny.

Liczby to potwierdzają, ale z gwiazdką. Na FrontierCode, trudnym teście inżynierskim autorstwa samego Cognition, SWE-1.7 dostał 42,3%, niecały punkt pod GPT-5.5 i cztery pod Opus 4.8. Naprawdę robi wrażenie dopiero w zestawieniu z poprzednią wersją, bo SWE-1.6 miał tu marne 9,4%. Na dwóch pozostałych testach układ się powtarza: model trzyma się czołówki, ale pod najlepszymi. Chodzi o Terminal-Bench, który mierzy, jak agent radzi sobie w samym terminalu, i SWE-Bench Multilingual, gdzie model naprawia prawdziwe błędy w kodzie pisanym w różnych językach programowania.

Te liczby mają jednak jednego autora. FrontierCode należy do Cognition, Terminal-Bench firma liczyła na własnym stanowisku, a przy SWE-Bench sięgała po wyniki zgłoszone przez konkurencję tam, gdzie były dostępne. To nie przekreśla rezultatu, ale każe czytać go jak materiał od zainteresowanej strony, nie jak niezależny audyt.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Agent Cognition zabiera się do kodu po 18 krokach zamiast 48
Model / Badania

Agent Cognition zabiera się do kodu po 18 krokach zamiast 48

4 min

SWE-2, nowy model Cognition napędzający Devina, zabiera się do edycji kodu po 18 krokach zamiast 48, a całą drogę przez zadanie skrócił ze 127 kroków do 53, bo koszt wpisano wprost do funkcji nagrody podczas uczenia. Na własnym benchmarku firmy wypada niemal jak Fable 5.1, 50,0% wobec 50,9%, i to o 64% taniej, ale na trudniejszym Terminal-Bench 4 zostaje daleko w tyle z wynikiem 27,3%. Cennika ani osobnego API nie ma, model dostajesz wyłącznie razem z Devinem, więc przewagi kosztowej nikt z zewnątrz na razie nie sprawdzi u siebie.

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób
Model / Badania

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób

4 min

Claude Opus 5.5 wygrał benchmark FrontierCode 1.1 od Cognition z wynikiem 52,2%, choć wszystkie kontrole blokujące przeszedł tylko w 57,7% prób, a każda oblana blokada zeruje próbę mimo zielonych testów. Artificial Analysis sprawdziło 23 modele na zadaniach od opiekunów Celery czy Mattermost, które oceniają, czy ktoś przyjąłby taki pull request. Przewaga nad GPT-6.1 Sol to 3,1 punktu przy koszcie 10,15 dolara za zadanie wobec 0,81 dolara, więc do codziennej pracy agenta bardziej opłaca się tańszy model.

Cognition dostawia tani model do drogiego i ścina koszty o 35%
Premiera / Narzędzie

Cognition dostawia tani model do drogiego i ścina koszty o 35%

3 min

Cognition, twórca agenta Devin, wypuściło w podglądzie Devin Fusion, warstwę, która do drogiego topowego modelu dokłada drugi, znacznie tańszy, i każe im pracować równolegle: główny model planuje i robi przegląd, a pomocnik czyta pliki i wprowadza drobne zmiany. Cały zysk bierze się z cache, bo oba modele trzymają własny kontekst, a przełączanie między nimi wypada wtedy, gdy sesja i tak streszcza kontekst, więc wychodzi za darmo. Obiecane 35% oszczędności przy jakości Opusa 4.8 brzmi mocno, tylko że benchmark FrontierCode, na którym Fusion wypada tak dobrze, Cognition zbudowało samo.