Cognition released SWE-1.7, a new AI coding model in Devin built from Kimi K2.7 Code. It approaches GPT-5.5/Claude Opus 4.8 performance at much lower cost, runs 1000 tokens/sec on Cerebras chips, auto-summarizes for 6-hour tasks, uses alternating length penalties to optimize reasoning, and trains across multi-continent clusters by syncing weight changes only.
币界网消息，Cognition发布了全新AI编程大模型SWE-1.7，目前已在Devin中上线。SWE-1.7基于月之暗面的Kimi K2.7 Code研发。在多项智能体编程测试中，它接近GPT-5.5与Claude Opus 4.8的水平，但生成成本大幅降低。通过接入Cerebras推理芯片，SWE-1.7的运行速度达到每秒1000 Token。为了应对超长任务，模型学会在上下文临界点自动总结当前状态，并从摘要中继续运行，使单次任务的持续时间可以达到6小时。团队在训练中引入了交替长度惩罚机制，促使模型对简单任务精简推理，而将长推理留给难题。为打破单一集群算力限制，团队构建了跨越三大洲的多集群分布式训练架构，通过仅同步权重变化量，在数分钟内完成全球节点的参数更新。