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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。

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

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。
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⚡ SWE-2 Flash⚡ SWE-2⚡ Inkling-Small🤖 Devin🌐 Cognition🌐 Thinking Machines

Cognition 公布 Gemini 4 Carbon 的 FrontierCode 2.0 成绩:40%、每任务 4.04 美元,接近榜首;Argon 26.3%、成本 6.41 美元

Devin 背后的 Cognition 于 10 月 30 日 01:45(UTC)在 X 上公布,Google 新模型 Gemini 4 Carbon 在其编程基准 FrontierCode 2.0 上得分 40%,每任务成本 4.04 美元,接近最高水平,仅次于 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 和 Claude Sonnet 5.5。上一代 Gemini 4 Argon 得分 26.3%,每任务成本却更高,为 6.41 美元。成绩为 Cognition 自测口径,排行榜已在官网更新。

Cognition 公布 Gemini 4 Carbon 的 FrontierCode 2.0 成绩:40%、每任务 4.04 美元,接近榜首;Argon 26.3%、成本 6.41 美元

核心要点速览

  • Gemini 4 Carbon 在 FrontierCode 2.0 得分 40%,每任务 4.04 美元,排在 Claude Opus 5.5(45.5%)、GPT-6 Astra(42.8%)和 Claude Sonnet 5.5 之后(原帖)
  • Gemini 4 Argon 得分 26.3%,每任务 6.41 美元,高于 Muse Wonder 1.0,但落后于 Claude Haiku 5.5 和 Grok 4.7
  • 从 Argon 到 Carbon,得分提高约 13.7 个百分点,每任务成本反而低约 2.4 美元
  • 官网更新日志显示 10 月 28 日已加入 Gemini 4 Carbon;FrontierCode 2.0 共 132 个任务,按维护者是否会合并打分(排行榜)
  • 所有数字均为 Cognition 自测口径,Google 未就此发布成绩
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Mistral 正式开放 Mistral Large 4「Le Chonk」权重:1T 总参 / 约 52B 激活的多模态 MoE,官方称 FrontierCode 2.0 开源第一

Mistral 10 月 29 日发布改进版 Mistral Large 4(Le Chonk)并开放权重,已上架 Hugging Face(另有 NVFP4 量化版),API 名为 mistral-large-4。相比 10 月初的公开预览,多做了约三周强化学习:官方口径 FrontierCode 2.0 得分 19.7%、Terminal-Bench 4.0 从 28% 升到 41%,并新增 low/medium/high 三档推理。许可证为改版 MIT,商用可用,但做模型即服务需另签商业许可。

Mistral 正式开放 Mistral Large 4「Le Chonk」权重:1T 总参 / 约 52B 激活的多模态 MoE,官方称 FrontierCode 2.0 开源第一

核心要点速览

  • 规格:约 1T 总参数、每 token 激活 49B(含嵌入和输出层约 52B),128 个路由专家每次激活 4 个外加 1 个共享专家,1M 上下文,文本+图像输入
  • Mistral 口径:Cognition FrontierCode 2.0 得分 19.7%,高于 DeepSeek V4.1 Flash 的 19.3% 和 GLM-5.3 的 17.8%,开源模型第一
  • Artificial Analysis 编码智能体指数 48%,与 GLM-5.3 基本持平,但平均每任务少用 47% 的 token;Terminal-Bench 4.0 由预览版 28% 提升到 41%
  • Artificial Analysis Cyber Index 51%;对恶意网络安全请求的平均拒绝率 96.6%,官方称为开源模型中最高
  • 在 Mistral 自有欧洲数据中心用 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练;Surge Code 盲评中仅次于 Claude Opus 5.5
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Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v5:六成测试改用私有数据集,Claude Opus 5.5 以 58 分居首,开源差距拉大到 12 分

独立评测机构 Artificial Analysis 10 月 28 日发布 Intelligence Index v5,是 1 月 v4 以来最大一次改版:新增 Cognition 的 FrontierCode 2.0 和 Terminal-Bench-Science,用 HLE-Diamond 替换 Humanity's Last Exam,60% 的权重来自私有或答案保留的测试集。榜首为 Claude Opus 5.5(max)58 分,GPT-6 Astra 57、GPT-6.1 Sol 55;开源权重最高的 Kimi K3.1 Pro(权重尚未发布)46 分,与榜首差距从 v4.3 的 3 分扩大到 12 分。同时推出跨年代对比的 Progress Index v1。

Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v5:六成测试改用私有数据集,Claude Opus 5.5 以 58 分居首,开源差距拉大到 12 分

核心要点速览

  • 总榜(官方口径):Claude Opus 5.5(max)58、GPT-6 Astra(max)57、GPT-6.1 Sol(max)55,前五名都来自 Anthropic 和 OpenAI,Gemini 4 Argon(high)50 分排第六档
  • 开源差距从 3 分扩大到 12 分:Kimi K3.1 Pro 46 分;已发布权重的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM-5.3(max)都是 32 分,低于 Claude Haiku 5.5(max)的 36 分
  • 成本差距超过 13 倍:前十名中 GPT-6.1 Terra(max)每任务 0.96 美元最便宜,Claude Fable 5.1(max)13.04 美元最贵;GPT-6.1 Sol 以约八分之一成本(1.27 对 10.04 美元)落后 Opus 5.5 仅 4 分
  • 四大类各占 25%:知识工作、编程(FrontierCode 2.0 占 15%、Terminal-Bench 4.0 占 10%)、科学、通用;移除 GDPval-AA v2.1、SciCode 和 AA-LCR
  • 任务更重:每任务输出 token 中位数从 35k 升到 59k;推理强度影响更大,Opus 5.5 低档 35 分、最高档 58 分,成本差 10 倍
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Cognition 发布 FrontierCode 2.0 编程基准:考察"该不该合并",最强的 Claude Opus 5.5 也只有 45.5%

Devin 背后的 Cognition 于 10 月 27 日发布 FrontierCode 2.0。新版沿用由开源维护者亲自出题、按"能否合并"打分的方法,但任务来自更多仓库、覆盖安全补丁与性能优化,提示词刻意不写全,并加入大量"周全性"判定项。官方结果中 Claude Opus 5.5 以 45.5% 居首,GPT-6 Astra 42.8% 次之,Grok 4.7、Gemini 4 Argon 等降到 20% 多,基准远未饱和。

Cognition 发布 FrontierCode 2.0 编程基准:考察"该不该合并",最强的 Claude Opus 5.5 也只有 45.5%

核心要点速览

  • 榜首 Claude Opus 5.5 为 45.5%(1.1 版 54.6%),GPT-6 Astra 42.8%(1.1 版 53.3%),均为官方/厂商口径
  • Grok 4.7 28.6%、Gemini 4 Argon 26.3%、Muse Wonder 1.0 24.3%、SWE-2 23.9%,DeepSeek V4.1 Flash 19.3%、Kimi K3 17.7%,开源模型差距明显
  • 相比 1.1 版,参考解平均多改 67% 的文件、89% 的代码行,代码库大 25%;任务来源仓库多 55%,阻断性判定项多 43%
  • "周全性"阻断项从 168 条增至 501 条,约 3 倍;80% 任务的参考解优于上游原 PR,审计 agent 还发现并上报了一个上游安全漏洞
  • 成本-得分帕累托前沿上,高端是 Opus 5.5,低成本端有 Luna、Haiku 和 Sol,官方点名 GPT-6.1 Sol 性价比突出(官方博客)
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Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.0:用 Cognition 的 FrontierCode 替换 DeepSWE,Claude Code + Opus 5.5 以 61.7 分居首

Artificial Analysis 于 2026-10-23 发布 Coding Agent Index v2.0,评测对象是「模型 + Agent 外壳」的组合,覆盖 290 道任务,三项基准等权:Cognition 的 FrontierCode v1.1(100 道真实开源仓库任务,按维护者是否会合并打分)取代 DeepSWE v1.1,SWE-Atlas-QnA 改为评分更严格的 SWE-Atlas-QnA-AA,Terminal-Bench 4.0 不变。Claude Code + Claude Opus 5.5(max)以 61.7 分居首,Sonnet 5.5 59.3、Muse Wonder Full 58.9 紧随。新版整体分数下降:21 个两版都测过的配置平均分从 54.8 降到 47.4。

Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.0:用 Cognition 的 FrontierCode 替换 DeepSWE,Claude Code + Opus 5.5 以 61.7 分居首

核心要点速览

  • 榜首:Claude Code + Claude Opus 5.5(max)61.7,Claude Sonnet 5.5(max)59.3,Muse Code + Muse Wonder Full(max)58.9,Claude Fable 5.1(max with fallback)57.6(Artificial Analysis 口径)
  • FrontierCode v1.1 上 Opus 5.5 拿到 56.0%,领先 Codex + DeepSeek V4.1 Flash 的 52.6%;24 个配置中有 15 个挤在 43%–49%
  • 新旧版对比:21 个配置平均分 54.8 → 47.4,其中 20 个下降;同一批配置 FrontierCode 平均 45.1%,DeepSWE 为 65.6%
  • 成本前沿四个点:DeepSeek V4.1 Flash 47.3 分 $0.39/任务、GPT-6.1 Sol 54.1 分 $1.50、GPT-6 Astra 54.7 分 $7.04、Opus 5.5 61.7 分 $11.42(按 API 按量计费,不是订阅价)
  • SWE-Atlas-QnA-AA 改写了 1,306 条评分细则中的 127 条,裁判换成 GPT-6 Luna(xhigh)每条 5 票,数据集和裁判配置已在 Hugging Face 公开
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Cognition:GPT-6 Astra 将接入 Devin,FrontierCode 近平 Fable 5 且成本低 64%

Cognition 宣布 GPT-6 Astra 即将接入自主工程师 Devin。在 FrontierCode 1.1 上,Astra 与 Fable 5 分差仅 0.4,成本低约 64%;并在其内部测试基准上刷新 SOTA,生成更全面的测试、更清晰的报告与更好的视频证据。

核心要点速览

  • Astra 即将进入 Devin 产品栈,面向自主软件工程工作流。
  • FrontierCode 1.1:成绩距 Fable 5 仅 0.4 分,成本约低 64%。
  • 内部测试基准新 SOTA:测试更全、报告更清晰,并附更好的视频证据。
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Cognition:Devin 上线 Fable 5.1,Fusion 在 FrontierCode 上以低约 47% 成本追平其表现

Cognition 宣布 Devin 接入 Claude Fable 5.1:受 Anthropic 缓存计价调整影响,Fable 级智能体成本约降 54%,甚至低于 Opus。Devin 的 Fusion 编排在 FrontierCode 上可追平 Fable 5.1,同时成本再低约 47%,把前沿模型直接推进到可规模化的工程代理工作流。

核心要点速览

  • Devin 正式提供 Fable 5.1,编码代理可直接用上最新 Anthropic 前沿模型。
  • 缓存降价使 Fable 级能力约便宜 54%,相对 Opus 更有成本优势。
  • Fusion 编排在 FrontierCode 上追平 Fable 5.1,成本再低约 47%,适合规模化部署。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash:专为编程与多智能体系统打造的主力工作模型

Google DeepMind 正式推出 Gemini 3.7 Flash,在代码调试、复杂 issue 解决与前端布局生成上表现大幅跃升(FrontierCode 提升至 43.6%),并在 Antigravity 与 Google AI Studio 中全面上线,限时优惠价每百万 token $0.75 / $3.75。

核心要点速览

  • 在代码纠错、Issue 解决、首次生成准确率与少提示词前端渲染上相较 3.6 Flash 提升显著;
  • 基准跑分:FrontierCode 1.1 达到 43.6%(原 34.4%),DeepSWE v1.1 达到 65.3%(原 49.0%);
  • 首发集成于 Antigravity、Google AI Studio、Android Studio,年内促销价输入 $0.75 / 输出 $3.75 每百万 Token。
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