Cognition 发布 SWE-2 Flash:基于 Inkling-Small 的快速编码模型,200 tok/s、价格为 SWE-2 的五分之一
Cognition 于 11 月 4 日(UTC 19:55)发布 SWE-2 Flash。官方博客称它以 Thinking Machines 的 Inkling-Small(276B 总参、12B 激活)为底座,首次在强化学习前加入大规模中训练,把 FrontierCode 2.0 从 3.2% 提到 24.0%、Terminal-Bench 4.0 从 0.9% 提到 20.0%,自称超过所有美国开源权重模型。生成速度约 200 tok/s,价格为 SWE-2 的五分之一、速度为其 3 倍;本月底前对 Devin Desktop 和 CLI 的 Pro、Max、Teams 用户免费。权重暂不公开,将通过安全共享计划提供给合作方和研究者。

核心要点速览
- SWE-2 Flash 底座为 Thinking Machines Inkling-Small,276B 总参、12B 激活,规模约为 SWE-2(2.8T-A104B)的十分之一。
- 训练流程:先用数万亿 token 的科学文章、博客、代码等数据分三阶段中训练,再做大规模强化学习,重点提升 RL 任务质量和多样性。
- 官方跑分:FrontierCode 2.0 24.0(SWE-2 为 23.8)、DeepSWE 1.1 60.1、Terminal-Bench 2.1 89.2、SWE-Bench Pro v2 Hard 89.9、Terminal-Bench 4.0 20.0。
- 速度约 200 tok/s(SWE-2 约 60 tok/s),价格为 SWE-2 的五分之一;11 月底前 Devin Desktop/CLI 的 Pro、Max、Teams 用户免费。
- 出于网络安全风险考虑,权重不直接开源,Cognition 将在未来几周公布安全权重访问计划的细节。



