AI 에이전트 개발사 코그니션(Cognition)이 자사의 최신 코딩 AI 모델인 SWE-2를 공개하며 소프트웨어 개발 자동화 분야에서 새로운 이정표를 세웠습니다. SWE-2는 이전 모델인 SWE-1.7과 경쟁 모델들을 뛰어넘는 성능을 보이면서도 훨씬 낮은 비용으로 운영될 수 있어, AI 기반 소프트웨어 개발의 접근성과 효율성을 크게 높일 것으로 기대됩니다.
SWE-2는 프론티어코드 1.1 메인(FrontierCode 1.1 Main) 벤치마크에서 50.0%의 점수를 기록, 페이블 5.1(Fable 5.1)과 1점 차이로 근접하면서도 비용은 64% 저렴합니다. 또한, GPT-6 아스트라(Astra)의 4분의 1 가격으로 비슷한 수준의 성능을 제공합니다. 이러한 성과는 2.8조(2.8T) 파라미터 규모의 키미 K3(Kimi K3) 모델을 기반으로, 멀티 트릴리언 파라미터 규모에 강화 학습(RL)을 적용하여 달성되었습니다. 특히, 단일 RL 실행에서 모든 추론 노력 수준을 훈련하는 알고리즘을 추가하여 비용-성능 파레토 프론티어(Pareto frontier)를 전반적으로 개선했습니다. SWE-2는 데빈 데스크톱(Devin Desktop)과 CLI(Command Line Interface)를 통해 즉시 사용 가능하며, 데빈 웹(Devin Web)과 퓨전(Fusion)에도 순차적으로 적용될 예정입니다.
SWE-2의 가장 큰 특징은 향상된 '엔지니어링 판단력'입니다. 이는 불필요한 탐색이나 중복 작업을 줄이고, 필요한 코드베이스 부분에 집중하여 더 빠르고 정확한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 프론티어코드 1.1 메인 벤치마크에서 SWE-1.7이 평균 127단계를 거치는 동안 SWE-2 미디움(medium)은 53단계만으로 작업을 완료하며, 비용은 81% 절감됩니다. 또한, 더 나은 테스트 작성 능력, 문제 해결을 위한 자원 활용 능력, 그리고 사용자 가설을 검증하는 '검증 규율'을 보여주어 AI가 생성한 코드의 신뢰도를 높입니다. 이러한 발전은 소프트웨어 개발 과정에서 AI의 역할을 단순한 코드 생성 도구를 넘어, 실제 개발자의 효율적인 협력 파트너로 확장시킬 잠재력을 가지고 있습니다.