Cognition, SWE-2 Flash 출시, SWE-2보다 5분의 1 가격에 3배 빠르다

Cognition이 코딩 에이전트용 모델 SWE-2 Flash를 2026년 11월 5일 공개했다. Devin Desktop과 CLI에서 바로 쓸 수 있으며, 회사는 더 큰 모델인 SWE-2보다 가격이 5분의 1, 속도가 3배라고 밝혔다.

Cognition은 소형 모델이 자동화, 코드 리뷰, 기능 개발, 문서 갱신처럼 소프트웨어 에이전트가 하는 일의 상당 부분을 맡을 수 있게 됐다고 설명했다. 일상적인 개발 업무의 비용을 낮추려고 이 모델을 만들었다는 것이다.

학습 방식

기반은 전체 2,760억 개, 활성 120억 개 파라미터인 Inkling-Small이다. 여기에 대규모 중간 단계 학습을 먼저 했다. 어떤 데이터를 어떤 비율로 섞을지가 관건이어서, 실제 소프트웨어 개발 상황을 반영하는 고품질 검증용 코딩 데이터셋을 따로 만들었다고 한다.

데이터 조합은 기준선 학습과 비교해 같은 검증 손실에 이르는 데 토큰이 얼마나 필요한지로 평가했다. 최종 데이터는 과학 논문, 블로그, 코드 등을 담은 몇 조 개 토큰의 고품질 자료다. 3단계로 나눠 가장 드물고 품질 높은 데이터를 뒤쪽에 배치했고, 검증 손실은 각 단계에서 로그 선형으로 안정적으로 개선됐다.

이어서 대규모 강화 학습을 했다. SWE-2에서 방법을 일부 손봤지만, 향상의 대부분은 과제의 질과 다양성에서 나왔다고 Cognition은 밝혔다. 지시문, 환경 설정, 검증기를 면밀히 점검했고, 이전보다 훨씬 넓은 능력을 다루는 새 과제 유형을 추가했다. 그 결과 측정한 벤치마크 거의 모두에서 크게 올랐다고 한다.

보안 특화와 가중치 공개 보류

Cognition은 방어 목적의 사이버 보안 작업을 학습에 반영해 ExploitBench 점수를 11.3%에서 34.8%로 높였다고 밝혔다. 회사는 산업 파트너와 연구자에게 가중치를 투명하게 공개하고, 미세 조정과 민감한 환경에서의 구동을 허용하는 것을 이 모델의 목표 중 하나로 꼽았다. 기업과 정부가 자체 인프라, 온프레미스에서 배포를 통제하려면 이런 접근이 필요하다는 설명이다.

다만 같은 능력을 악의적 공격자도 쓸 수 있고 최근 사이버 공격이 급증했다는 이유로, 가중치는 아직 공개하지 않는다. 대신 신뢰할 수 있는 산업 파트너와 연구소에 안전하게 공유하는 프로그램을 준비 중이며, 세부 내용은 몇 주 뒤 알리겠다고 했다.