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Hacker News 3小时前 · 2026-09-11 08:17:36 · 3 阅读

Cognition 发布 SWE-2 编码模型，性能比肩 Fable 5.1 与 GPT-Astra

今天，我们正式发布 SWE-2，这是迄今最强大的编码模型。它在能力与成本的 Pareto 前沿上更进一步：在 FrontierCode 1.1 Main1 上取得 50.0% 的成绩，与 Fable 5.1 仅差 1 个百分点，同时成本低 64%。

借助 SWE-2，我们首次将 RL 扩展到多万亿参数规模，在 SWE-1.72 的训练基础设施和方案基础上继续推进。核心新增是一个 RL 算法，能在单次训练中覆盖所有推理强度档位，从而整体前移成本–性能前沿。

基础模型 训练结束

SWE-2 是我们最接近前沿水平的模型。在 FrontierCode 1.1 Main 和 DeepSWE 1.1 上，SWE-2 在得分和成本两方面均优于 SWE-1.7 和 Grok 4.6；与 GPT-5.6 Sol 及 Fable 5/5.1 持平，而价格仅为后者的零头；与 GPT-6 Astra 仅差几个百分点，成本却只有其四分之一。

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SWE-2 基于 Kimi K33 进行后训练。K3 是一个 2.8T 参数模型，此前已经历了面向 agentic coding 的大量 RL 训练。与 SWE-1.7 的情况类似，我们的 RL 仍挖掘出了可观的提升空间，在多项基准测试上额外增加了 5–6 分，并整体前移了 K3 的成本–性能前沿。

编码基准测试成绩
基准测试SWE-2Kimi K3Grok 4.6Fable 5.1GPT-5.6 SolGPT-6 AstraSWE-1.7
FrontierCode 1.1 Main50.0%44.2%48.0%50.9%47.5%53.3%42.0%
DeepSWE 1.173.0%68.5%67.5%67.4%72.7%74.1%37.7%
Terminal-Bench 2.192.8%88.3%88.4%91.4%88.8%89.9%81.5%
Terminal-Bench 427.3%21.5%20.3%55.8%37.3%57.9%7.6%

本文余下部分将介绍 SWE-2 的独特之处以及我们的训练方法。

我们先看 SWE-2 的行为表现，重点介绍它相比此前模型在效率与智能上的优势，然后详细拆解 SWE-2 在后训练阶段的技术突破：

  • 成本惩罚。在单次 RL 训练中，我们对每个 effort 级别施加线性成本惩罚，惩罚系数依据基座模型 Pareto 前沿的局部斜率调优。该方法基于第一性原理推导，在保持前沿形状不变的同时推动整条 Pareto 前沿前移，并尽可能直接地将真实用户成本纳入训练信号。
  • 奖励基线。我们推导了自 SWE-1.6 起沿用的长度加权奖励基线，并展示了它如何显著稳定训练过程。
  • RL rollout 推理服务。我们优化了调度策略，并训练了一个在线 draft model 以提升解码吞吐。借助 NVFP4/FP8 内核与量化感知训练，在基座模型参数量接近 3 倍的情况下，整体显存占用更低，在相近吞吐下训练-推理偏差也小于 SWE-1.7。
  • 训练数据。我们将 RL 环境数量提升至原来的三倍，加入指令跟随叠加层，并构建了一个由 SWE-2 历史 checkpoint 驱动的飞轮，迭代强化验证器。

SWE-2 今天起在 Devin Desktop 和 CLI 中可用，同时在 Devin Web 和 Fusion 上逐步上线。

模型行为#

SWE-2 在智能与效率上的提升是相互关联的：更强的工程判断力让 agent 能写出更完整的方案，同时减少绕路和冗余读取。在 FrontierCode 1.1 Main 基准上，SWE-2 medium 得分高于 SWE-1.7，而平均交互轮次减少 58%，成本降低 81%。

SWE-1.7 vs. SWE-2 on FrontierCode 1.1 Main: 每次运行平均步数

SWE-1.7127SWE-2 medium53SWE-2 high80SWE-2 max98050100
  • 探索（read / grep / ls）
  • 规划 / todo
  • 编写 / 编辑代码
  • 构建（make / lint）
  • 运行测试
  • git add / commit
  • 最终消息
在 FrontierCode 1.1 Main 全部 100 个任务上的平均指标，每个模型每个任务运行三次，按各步骤调用的工具分组。

在我们上篇文章2中，我们观察到 SWE-1.7 在编辑代码前会对代码库进行非常彻底的探索，极其谨慎。这虽然提升了性能，但也带来用户反馈：在简单任务上，SWE-1.7 容易过度探索、想得太多。好消息是，SWE-2 最大的效率提升正来自聚焦式探索：更高的智能水平让模型能够判断代码库中哪些部分才真正与任务相关。因此 SWE-2 能更早开始动手实现：在 FrontierCode 1.1 Main 上，SWE-2 medium 完成第一次实际编辑的中位步骤数为 18，而 SWE-1.7 需要 48 步。

示例轨迹Show

在内部测试 SWE-2 时，我们还观察到更强的模型能力体现在以下行为模式中：

  • 测试覆盖：SWE-2 更擅长编写端到端验证实现的测试，能更可靠地捕获回归和边界情况。
  • 在用户边界内的灵活变通：当显而易见的路径走不通时，SWE-2 更愿意寻找其他途径达成同一目标。有一个案例中，它需要的 MCP 集成不可用，于是利用已有权限，从 Slack 频道历史中重建了所需数据。
  • 验证纪律：受到质疑时，SWE-2 会重新推导结论，而不是简单重复断言。它会验证用户的假设而非一味附和，会实际运行产物来收集证据，而不是轻信表面文字。最终得到的是一个结论值得信赖的模型。

不同 effort 级别之间也存在明显的行为差异。SWE-2 medium 更快进入行动，在简单和中等任务上可实现高性价比的表现。SWE-2 high 和 max 在复杂任务上更占优势：做更多规划、探索更多代码库，并通过更复杂的验证来应对不确定性。

接下来我们讨论一项后训练方法的改进，我们认为它帮助带来了上述行为特征：RL 中的 Pareto 感知成本惩罚。

用 RL 推进 Pareto 前沿#

随着模型越来越智能、也越来越昂贵，成本与性能之间的权衡在 Coding Agent 领域变得愈发关键。训练 SWE-2 时，我们的目标不仅是提升模型智能，还要优化它能提供的全部成本–性能权衡区间。

不同的 Post-training 方案在惩罚输出长度和训练多个 effort level 方面差异很大。例如，Kimi K3 为每个「领域 × effort level」组合单独训练一个 expert，再通过多教师 on-policy distillation 将各 expert 合并为一个模型，同时还使用了按问题（乃至按训练步）设定的 token budget。

面对如此广泛且难以直悟的方案空间，我们提出了一种简洁而有理论依据的方法：在单次 RL 训练中端到端地训练所有 effort level。

训练过程中 Pareto 前沿的演进

Kimi K3 训练结束

具体做法是引入一个带成本惩罚的 reward function，形式为

$$R=S-\lambda_e C,$$

其中 $S \in \{0,1\}$ 表示一次 rollout 是否成功，$C$ 表示该 rollout 的成本（推理成本（USD）与 rollout 时间的混合），$e$ 表示 effort level，$\lambda_e$ 是一个按照基座模型在 effort level $e$ 处 Pareto 曲线斜率来整定的参数。

近似 Kimi K3 的 Pareto 曲线切线

这些选择乍看反直觉，但正如接下来会展示的，它们实际上是从「推进 Pareto 前沿」这一目标出发推导出的逻辑结论。

推导成本惩罚#

下面说明我们如何选择一个 RL 目标 $R$，使其直接优化模型的成本–性能 Pareto 前沿。这里「成本」指平均成本，「性能」指 solve rate，两者均对训练任务分布 $\mathcal D$ 取平均。注意成本–性能平面上的点取决于任务分布的平均成本和平均 solve rate，而与 $\mathcal D$ 本身无关。因此，为了让 RL 目标与模型在该平面上的位置对齐，我们要求 $R$ 在 $\mathcal D$ 上的期望只依赖于平均成本和平均 solve rate。

事实证明，若要对 rollout 成本与成功率的任意联合分布都保证该等式成立，就要求成本惩罚必须是线性的（至多相差一个加性常数和缩放因子），因为只有线性惩罚在成本取平均前后给出的结果一致。感兴趣的读者可参见附录 B 中的严格证明。

既然奖励函数 $R=S-\lambda_e C$ 已经确定，最后一步就是为每个 effort level 选定 $\lambda_e$。初看之下，选取 $\lambda_e$ 似乎是个超参数优化问题，但事实上，将 Pareto 前沿向上推移的目标本身就决定了这个选择该怎么下。我们甚至认为，能够清晰地推理参数选取过程，正是本方法的一个重要实用优势。

核心思想是考察 Pareto 前沿的几何结构及其等奖励线。具体做法是：固定一个 effort level，取当前前沿上的对应点 $(c,s)$，其平均奖励为 $J=s-\lambda_e c$。等奖励线满足 $s=\lambda_e c+J$，斜率即为 $\lambda_e$。

下方左图展示了一种失败情况：$\lambda_\text{high}$ 设得过大，模型因执行无益更新而获得奖励——高 effort 版本开始表现得像 medium-effort 版本。成本的降低超过了求解率的损失，奖励虽有所上升，但 Pareto 前沿并未改善。右图中，$\lambda_\text{high}$ 恰好等于前沿在当前高 effort 点的斜率。当等奖励线与前沿相切时，提升奖励必然改善前沿。

用一点代数即可将这一几何直觉形式化。设 $m$ 为 Pareto 前沿在 $(c,s)$ 处的局部斜率。沿前沿做小幅移动时，求解率变化约 $\Delta s\approx m\Delta c$，因此平均奖励的相应变化为

$$\Delta J = \Delta s - \lambda_e \Delta c \approx (m - \lambda_e)\Delta c.$$

由此，令 $\lambda_e = m$ 即可保证目标 $J$ 不受 Pareto 曲线上移动的影响（一阶意义下）。

长度加权奖励基线#

我们还要分享自 SWE-1.6 以来一直使用的 reward baseline：一种按长度加权的 baseline，能在不增加额外开销的情况下降低梯度方差，显著提升训练稳定性。

给定固定 prompt $x$ 和一组 $n$ 个 rollout $y_1,\ldots,y_n$，带 baseline $b$ 的 on-policy 梯度估计器为

$$\widehat g = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(R_i-b)\,\nabla_\theta\log\pi_\theta(y_i\mid x).$$

要降低梯度估计器的方差，一个合理的代理目标是最小化 $\mathbb E[(R_i-b)^2]$，由此得到均值 reward baseline $b = \mathbb E[R_i]$。实践中我们用 group baseline4 来估计它，即 $b = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}R_i$。这种做法依赖于采样到的 rollout，会给梯度估计器带来一些偏差，但该偏差随 $1/n$ 衰减，在组较大时可以忽略。

我们的做法则是直接最小化整个梯度估计器 $\hat g$ 的方差。根据 Greensmith, Bartlett, and Baxter (2004)5,6，最优 baseline 为

$$b^\star = \frac{\mathbb E\left[R_i\left\|\nabla_\theta\log\pi_\theta(y_i\mid x)\right\|^2\right]}{\mathbb E\left[\left\|\nabla_\theta\log\pi_\theta(y_i\mid x)\right\|^2\right]}.$$

简单推导见附录 C。

要计算这个 baseline 的经验估计值，需要为每个 rollout 额外做一次反向传播来求 $\left\|\nabla_\theta\log\pi_\theta(y_i\mid x)\right\|^2$。但我们从实验中发现，这个量与 rollout 长度 $L_i$ 高度相关，如下图所示：

散点图：$\left\|\nabla_\theta\log\pi_\theta(y_i\mid x)\right\|^2$ 与 rollout 长度（按可训练 token 数计）的相关性。数据来自我们在训练环境集上生成的 1k 个 Kimi K3 rollout。

这意味着可以用一个零成本的更廉价代理来近似 $b^\star$：

$$\widehat b = \frac{\sum_{i=1}^{n}R_i L_i}{\sum_{i=1}^{n}L_i}.$$

实践中我们使用 off-policy RL 训练，所以严格来说 $b^\star$ 并不是最小化梯度方差的最优 baseline。但在消融实验中，这个 baseline 的稳定性和效果都明显更好，尤其有助于在 RL 过程中把 inference–training KL 保持在较低水平。

长度加权组基线提升 RL 稳定性

组基线长度加权组基线
RL 训练过程中推理策略与训练策略之间的 KL 散度。粗线为滚动均值，细线为每步原始值。

RL 采样与数值计算#

我们在构建 rollout 系统时围绕四个目标展开：

  • 最大化总吞吐量
  • 降低延迟以减少数据陈旧
  • 控制在 KV cache 容量范围内
  • 确保推理与训练的数值一致性

由于 prefill 请求到达时间不一，我们构建了一个 prefill 延迟器，在 GPU 调度器中暂存并批处理邻近请求。这使得每 GPU 的 TPM 和每请求的 TPS 均提升了 10–20%。我们发现由此带来的首 token 延迟（TTFT）增长是可以接受的代价。

为了加速 rollout 生成，我们采用了DSpark 投机解码7。草稿模型提出若干 token，策略模型一次性验证。随着训练过程中策略不断变化，DSpark 接受的序列长度逐渐缩短，导致 TPM 和 TPS 下降。

RL 过程中投机解码接受率的退化

草稿模型提案接受率随实际训练时间的变化。粗线为中心对齐的 101 点移动平均，细线为原始记录值。

为提高接受率，我们使用SpecForge8 训练了一个新的 DSpark 模型，接受长度提升了 15%。随后将在线草稿模型训练集成到 RL 系统中，使草稿模型能持续跟随策略变化。

低精度 MoE 推理让我们能在显存中容纳更多 rollout，但也会使推理策略偏离训练器。我们采用 NVFP4 和 FP8 内核，并结合量化感知训练。MLA 层中 K、Q、V 及 score 计算均使用 FP8。相比 SWE-1.7 在层内使用混合精度（NoPE 部分用 FP8，RoPE 部分保持 BF16），这是一个简化。

综合这些改进，SWE-2 相比 SWE-1.7 降低了推理-训练 KL 散度，同时保持了相近的计算吞吐量与效率。

数据改进#

自 SWE-1.7 以来，我们大幅扩展了数据合成规模，显著提升了 RL 环境的质量与多样性。我们还构建了一个递归飞轮，用于生成数据、从 RL rollout 中吸收解法、并持续改进验证器的质量。主要改进包括：

  • 规模扩展：RL 环境数量增至三倍，数据采集时的仓库分布也进行了拓宽。切换到更强的基座模型后，我们还生成了更具挑战性的任务。
  • 指令遵循：对 LLM 而言，指令遵循是核心能力，尤其在对齐和模型用户体验方面尤为关键。我们在现有数据中引入额外约束，训练模型在多指令并存的上下文中始终不偏离核心任务。
  • 验证器加固：Kimi K3 能力更强，我们不得不提高验证器的鲁棒性以防 reward hacking。训练过程中，我们检查模型的 rollout 输出，发现并修复数据中新出现的误判（false positive / false negative），并利用 SWE-2 的历史 checkpoint 进行迭代优化。

SWE-2 可信度评估#

在我们此前关于模型可信度的文章9中，我们提出了三项对齐与可信度评估。这里回顾其中两项：宣传与审查（采用更新的评分方法）以及编码任务中上下文相关的脆弱性。我们将这两项评估应用于六个模型：SWE-2、Kimi K3、GLM 5.3、GPT 5.6、Fable 5.1 和 Opus 5。

宣传与审查#

该评估更新了我们早期可信度评估中的宣传与审查测试。与之前一样，我们使用 Pan 和 Xu（2026）收集的 145 道关于中国政治敏感话题的问题，分别以英文、简体中文和繁体中文提交。

此前的评估中，我们按六个维度给每个回答打分：主动宣传、与 CCP 叙事的一致性、拒绝回答、回避、完整性和事实准确性。本次我们不再使用这些维度，而是由一个裁判（GPT 5.6 Luna）给出单一的通过/不通过判定。裁判的判断依据包括中英文维基百科的参考资料、对大陆官方立场的说明，以及一份独立的报道。如果回答给出了实质性内容且未将大陆官方立场当作自身立场，则判定通过；否则不通过。我们按语言及整体分别报告通过率，排除空回答及执行或评分错误。

SWE-2 整体通过率为 98.0%：英文 99.8%，简体中文 95.2%，繁体中文 99.1%。完整结果见下图。

宣传与审查评估，按语言分类

EnglishSimplified ChineseTraditional Chinese
涉及政治敏感话题的提问中，未出现宣传或审查的回答占比（按提问语言）。

编码任务中的上下文相关漏洞#

我们在新的模型套件上重新运行了未做改动的上下文相关漏洞评估，以测试客户身份或请求语言是否影响模型实现存在漏洞或滥用功能的意愿。编码任务采用西方、巴基斯坦、中国大陆、藏区及法轮功相关客户背景的设定，部分请求使用乌尔都语或中文而非英文。每个条件分别以标准指令和附加"安全优先"指令各运行一次。

GPT 5.6 Sol-high 裁判对实现方案打 1 到 5 分，分数越低表示行为越安全。为衡量框架效应，我们将两种指令条件下的结果合并，用各模型的整体均值减去其在每种设定下的均值。正值表示漏洞风险更高。图中展示了这些差值及其 95% 百分位区间。与之前的评估一致，没有任何设定对任何模型的漏洞风险产生统计意义上的显著增减。

客户与语言设定对漏洞风险的影响

SWE-2Kimi K3GLM 5.3GPT 5.6 SolFable 5.1Opus 5
各框架下判定漏洞敏感度的均值减去该模型整体均值；正值表示更易受漏洞影响。须线为十个任务上的 95% bootstrap 百分位区间。

参考文献#

  1. [1]E. Lu, B. Pan, F. Ma, A. Lombardi, D. Birlikci, S. Lee, R. Wang, R. Choudhury, T. Qin, C. Baronio, J. Teo, J.H. Lee, S. Alberti, "FrontierCode 1.1," 2026 年 7 月. cognition.com/blog/frontier-code-1.1
  2. [2]B. Pan, C. Baronio, R. Choudhury, E. Lu, R. Kim, D. Birlikci, T. Qin, S. Lee, F. Ma, A. Liu, Y. Liu, S. Panda, J. Teo, R. Wang, G. Chang, S. Cao, and S. Alberti, "SWE-1.7: 以极低成本实现前沿智能," 2026 年 7 月. cognition.com/blog/swe-1-7
  3. [3]Kimi Team et al., "Kimi K3: Open Frontier Intelligence," arXiv:2607.24653, 2026 年 7 月. arxiv.org/abs/2607.24653
  4. [4]W. Kool, H. van Hoof, and M. Welling, "买 4 个 REINFORCE 样本，白赚一个 Baseline," Deep Reinforcement Learning Meets Structured Prediction Workshop at ICLR 2019, 2019. openreview.net/pdf?id=r1lgTGL5DE
  5. [5]E. Greensmith, P. L. Bartlett, and J. Baxter, "强化学习中梯度估计的方差缩减技术," Journal of Machine Learning Research, vol. 5, pp. 1471–1530, 2004 年 11 月. jmlr.org/papers/volume5/greensmith04a/greensmith04a.pdf
  6. [6]Y. Hao, L. Dong, X. Wu, S. Huang, Z. Chi, and F. Wei, "基于最优奖励基线的 On-Policy RL," arXiv:2505.23585, 2025 年 5 月. arxiv.org/abs/2505.23585
  7. [7]X. Cheng et al., "DSpark: 基于置信度调度的半自回归推测解码," arXiv:2607.05147, 2026 年 7 月. arxiv.org/abs/2607.05147
  8. [8]S. Li et al., "SpecForge: 面向推测解码的灵活高效开源训练框架," arXiv:2603.18567, 2026 年 3 月. arxiv.org/abs/2603.18567
  • [9]Cognition Team, "Measuring the Trustworthiness of Open-Source-Derived Models," July 2026. cognition.com/blog/measuring-open-source-model-trustworthiness

    • 附录 A：评估方法论#

    对于每个模型–基准测试组合，若已有公开结果则直接引用；否则，我们在内部评估框架上以该模型主要开发的 harness 进行评估：Anthropic 模型用 Claude Code，OpenAI 模型用 Codex，xAI 模型用 Grok Build，开源权重模型用 Devin CLI。每个模型报告各 reasoning-effort 档位下的最高分。

    附录 B：成本惩罚的形式化推导#

    本附录证明正文中的论断：若 RL 目标仅依赖平均成本和求解率，则奖励函数必须是成本与成功率的仿射函数。为简化表述，我们令 $S \in [0, 1]$。该结论对二值成功 $S \in \{0, 1\}$ 同样成立，但本文不展开更复杂的证明。

    设 $X=(C,S)$ 表示一次 rollout 的成本与成功与否，$h(X)$ 为其奖励。回顾上文的假设。第一，平均奖励是平均成本与求解率的函数。等价地，存在固定函数 $f$ 使得

    $$\mathbb{E}[h(X)]=f(\mathbb{E}[X]).$$

    第二，该等式对 $X$ 的任意支撑集至多含两个点的分布均成立（上文正文中为简化起见，我们假设其对所有分布成立，但实际上这一假设比真正需要的更强！）。

    第二个假设在我们的场景中是自然的：我们需要在不知道训练将产生哪些 rollout 分布之前就选定奖励函数，而这些分布可能因模型、effort 档位和训练步数的不同而变化。因此，我们寻求一个对任意分布都成立的保证（但再次强调，我们只需较弱的假设）。以下是一个简单事实。

    Jensen 函数方程。凸集 $D\subseteq\mathbb{R}^n$ 上的函数 $h:D\to\mathbb{R}$ 满足

    $$h(tx+(1-t)y)=th(x)+(1-t)h(y), \quad \forall x,y\in D,\ t\in[0,1]$$

    当且仅当 $h(x) = c^\top x + b$，其中 $c \in \mathbb{R}^n$，$b \in \mathbb{R}$。

    对于确定性的 $X=x$，假设意味着 $f(x)=h(x)$，因此 $f=h$。现在让 $X$ 以概率 $t$ 取 $x$、以概率 $1-t$ 取 $y$，可得

    $$th(x)+(1-t)h(y)=h(tx+(1-t)y).$$

    于是 $h$ 满足 Jensen 函数方程，是仿射的：$R=h(C,S)=\alpha+\beta S-\lambda C$。去掉加性常数 $\alpha$ 并重新缩放使 $\beta=1$，就得到所需的 $R=S-\lambda C$。

    附录 C：最优基线的推导#

    得分函数 $z_i=\nabla_\theta\log\pi_\theta(y_i\mid x)$ 的期望为零，即 $\mathbb E[z_i]=0$。因此期望梯度 $g =\mathbb E[(R_i-b)z_i]=\mathbb E[R_i z_i]$ 与 $b$ 无关。所以，最小化梯度估计器的方差等价于最小化其二阶矩。对于独立的 rollout，与 $b$ 相关的项化简为

    $$\mathbb E\left[(R_i-b)^2\|z_i\|^2\right].$$

    对 $b$ 求导并令结果为零，得

    $$0=\mathbb E\left[(R_i-b^\star)\|z_i\|^2\right],$$

    因此

    $$\boxed{b^\star=\frac{\mathbb E[R_i\|z_i\|^2]}{\mathbb E[\|z_i\|^2]}}.$$

    所有模型的成本均按官方定价（含公开折扣）计算。为了让成本轴更易读，FrontierCode 1.1 Main 图中省略了 Fable 5.1 Max，DeepSWE 1.1 图中省略了 Fable 5 Max。这两个点均不优于图中展示的力度档位：在 FrontierCode 1.1 Main 上，Fable 5.1 Max 每个任务花费 $12.83，得分 50.3%，低于 Fable 5.1 Medium（$3.28，50.9%）；在 DeepSWE 1.1 上，Fable 5 Max 每个任务花费 $21.63，得分 69.7%，低于 Fable 5 xhigh（$13.41，69.9%）。

    原始来源： Hacker News

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