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Cognition 基于开源模型推出 SWE-2 Flash 编程模型,但不开源权重

来源标题:Cognition turned an open model into a coding beast. But it won’t release the weights.

Cognition 发布编程模型 SWE-2 Flash,成本仅为自家 SWE-2 的五分之一,生成速度约快三倍,但以网络安全为由不公开权重。该模型基于 Thinking Machines Lab 以 Apache 2.0 许可开源的 Inkling-Small 构建。Cognition 称性能提升主要来自强化学习前新增的中训练阶段,Terminal-Bench 4.0 得分从基座的 0.9% 升至 20%。

The New StackAmanda Caswell2026/11/6 · 5 天前12 分钟阅读

以下正文由 AI 翻译自 The New Stack(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。

Cognition 基于一个任何人都能下载的基础模型打造了其最新的编程模型,但该公司却将自己完成的版本锁了起来。

据公司介绍,周三发布的 SWE-2 Flash 成本仅为 Cognition 更大规模模型 SWE-2 的五分之一,生成 token 的速度大约快三倍。新模型构建于 Thinking Machines Lab 的开源权重模型 Inkling-Small 之上,但有一个附加条件:Cognition 以网络安全为由,不公开其权重。

Inkling-Small 是一个 2760 亿参数的混合专家模型,活跃参数为 120 亿,由联合创始人兼 CEO Mira Murati 领导的初创公司 Thinking Machines Lab 于 7 月 30 日以 Apache 2.0 许可证发布,这意味着任何人都可以从 Hugging Face 拉取权重并在此基础上进行构建。

“一种将弱开源基础模型转变为可用 agent 模型的实用方法”

Cognition 表示,其性能提升主要来自在强化学习之前增加了一个中期训练阶段,其公布的数据令人瞩目——在 Terminal-Bench 4.0 上,Flash 得分 20%,而 Inkling-Small 仅为 0.9%;其 FrontierCode 2.0 得分从基础模型的 3.2% 攀升至 24%,以微弱优势超过 SWE-2 的 23.8%。

X 上的 AI 评论账号 CultOfAI 称中期训练是“一种将弱开源基础模型转变为可用 agent 模型的实用方法”,但该账号也提醒说,这些数字是 Cognition 自己提供的,未经独立验证。

更便宜、更快,但仍落后

Flash 并非在每项测试中都能跟上更大的模型,在 SWE-Bench Pro v2 Hard 上以 89.9% 对 SWE-2 的 90.6% 仅差毫厘,但在 DeepSWE 1.1 和 Terminal-Bench 4.0 上落后,而包括 Claude Haiku 5.5 和 DeepSeek V4.1 Flash 在内的竞品在多项基准测试中得分更高。

开放的基础,封闭的权重

基于以 Apache 2.0(较为宽松的开源许可证之一)发布的模型进行构建,并不要求 Cognition 公开自己的工作,因为该许可证允许开发者修改和商业化衍生作品而无需分享改动——因此,将 SWE-2 Flash 的权重保密完全在该公司的权利范围内,尽管这与它所借用的基础模型的精神相悖。

这一决定引起了 GenerAIte Solutions CEO David Hendrickson 的注意,他赞扬 Cognition 将 Inkling-Small 打造成了“编程猛兽”,但在 X 上指出“改进后的权重并未公开”。

他的观察正值开源权重模型缩小与专有替代方案的性能差距、成为编程平台有力竞争者之际。Cognition 决定将其改进后的模型保密,与这一趋势形成鲜明对比。

Cognition 表示,它正在制定一项计划,与选定的行业合作伙伴和研究实验室分享权重,这些合作伙伴和实验室可以检查、微调并在自己的基础设施上运行该模型,这一安排可能会吸引那些担心敏感代码离开其系统的企业和政府。

该公司表示,更多细节将在未来几周内公布,目前尚不清楚谁有资格、他们将面临哪些限制,或者是否允许他们分享基于 SWE-2 Flash 构建的模型。

网络安全驱动封锁

网络安全是 Cognition 决定限制权重的核心原因。该公司在 Flash 的训练中加入了网络安全任务,将其 ExploitBench 得分从 Inkling-Small 的 11.3% 提升至 34.8%。这是一个显著的提升,尽管该基准测试并未确定该模型在现实攻击中的表现,也未说明发布其权重是否会增加滥用风险。

Cognition 指出,AI 驱动的网络攻击有所增加,以此作为限制访问的理由。

令人担忧的是,用于发现和调查漏洞的能力同样可能帮助攻击者。Cognition 指出,AI 驱动的网络攻击有所增加,以此作为限制访问的理由。类似的挑战正在整个行业蔓延;AI 工具现在能够比维护者调查和修复的速度更快地在开源项目中识别出数万个潜在漏洞。

美国模型,有限访问

Cognition 将 SWE-2 Flash 描述为一个完全美国的编程模型,并声称它在领先评估中击败了所有美国开源权重模型,包括其规模三倍的模型——这一限定条件颇有分量,因为该公司自己的基准测试表显示,在美国以外构建的模型(其中包括 DeepSeek V4.1 Flash)在多项测试中得分高于 Flash。

开发者可以通过 Devin Desktop 和 CLI 试用 SWE-2 Flash,该模型在 11 月 30 日之前免费。

Cognition 将 SWE-2 Flash 描述为一个完全美国的编程模型,并声称它在领先评估中击败了所有美国开源权重模型

文章《Cognition turned an open model into a coding beast. But it won’t release the weights.》首发于 The New Stack。

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