文章摘要
【关 键 词】 AI编码、高速模型、软件工程、性能优化、强化学习
Cognition公司近日推出高速AI编码模型SWE-1.5，该模型专为软件工程任务设计，现已在Windsurf代码编辑器中开放使用。通过与推理服务提供商Cerebras合作，SWE-1.5的运行速度最高可达Anthropic旗下Sonnet 4.5模型的13倍，处理速度达950 token/秒。这一性能突破使得开发者能够将某些任务的完成时间从20秒缩短至5秒以内，有效避免”半异步死亡谷”现象。
SWE-1.5是一款拥有数千亿参数的前沿规模模型，其设计理念是同时实现”思考速度快”与”思考质量高”。在SWE-Bench Pro基准测试中，该模型取得40.08%的成绩，接近当前最佳水平（near-SOTA）的编码性能。模型的高速优势源于多项技术创新，包括优化的草稿模型实现更快的投机解码、定制化请求优先级系统，以及对代码检查、命令执行流水线等核心组件的重写优化。
该模型的训练依托于由数千颗英伟达GB200 NVL72芯片组成的先进集群，可能是首个基于新一代GB200芯片训练的公开生产级模型。训练过程中，团队从零开始构建了健康检查系统与容错训练系统。模型采用端到端强化学习方法，在Cognition定制的Cascade智能体框架上完成训练。为确保编码环境质量，团队手动创建数据集还原真实场景任务分布，并开发了包含三种评分机制的高保真度评估体系。
SWE-1.5是SWE系列模型的迭代产品，其开发过程强调模型、推理过程与智能体框架的协同设计。这种高度集成的系统设计使得即便没有最大参数规模，也能通过高速体验培养忠实用户。目前Cognition团队工程师已将其用于日常工作，应用场景包括探索大型代码库、构建全栈应用程序等。
与此同时，AI编码工具Cursor也推出了高速模型Composer，两家公司都采用强化学习技术并减少对第三方API的依赖。虽然Composer生成速度为250 token/秒，不及SWE-1.5，但用户反馈显示两者在不同场景各有优势。值得注意的是，两家公司均未公开模型基础架构细节，仅透露基于”领先的开源基础模型”构建，这种透明度缺失使得独立评估存在困难。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2626字 | 11分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★★
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