Стартап Cognition представил новую версию модели для разработки программного обеспечения SWE-1.7, которая, по данным компании, демонстрирует результаты, сопоставимые с топовыми системами, такими как Opus 4.8 и GPT-5.5. Модель основана на базе Kimi K2.7 и отличается высокой скоростью генерации токенов.
Американский стартап Cognition, специализирующийся на разработке ИИ-систем для программирования, объявил о выпуске модели SWE-1.7. По словам генерального директора компании Скотта Ву (Scott Wu), новая версия показывает «фронтирный уровень интеллекта при значительно меньших затратах». Модель была обучена на базе китайской модели Kimi K2.7 и способна генерировать до 1000 токенов в секунду благодаря использованию аппаратного обеспечения Cerebras.
В компании подчеркивают, что SWE-1.7 продолжает улучшать свои показатели благодаря обучению с подкреплением (reinforcement learning). Как отметил в X один из комментаторов, «RL может продвинуть возможности моделей гораздо дальше, чем считалось ранее». На бенчмарках SWE-1.7 приблизилась к результатам таких моделей, как Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 от OpenAI, хотя независимые тестирования показывают смешанные результаты: часть пользователей хвалит скорость и эффективность, другие критикуют модель за чрезмерное потребление токенов даже для простых задач.
Скотт Ву также сообщил, что SWE-1.7 уже интегрирована в ИИ-ассистента для разработчиков Devin, где демонстрирует «впечатляющие результаты». Инвестор Cognition Джош Вулф (Josh Wolfe) назвал релиз «возможно, самой эффективной моделью на рынке, конкурирующей с фронтирными системами при доле их стоимости».
В то же время эксперты отмечают, что, несмотря на успехи в посттреннинге, китайские базовые модели всё ещё отстают от западных аналогов. В частности, пользователь под ником Teortaxes указал на разрыв в качестве дообучения, хотя признал прогресс Kimi K2.7.