코그니션, Kimi K3 기반 코딩 모델 'SWE-2' 출시…"성능은 유지, 추론 비용 64% 절감"

요약

AI 코딩 에이전트 '데빈' 개발사 코그니션이 11일 문샷 AI의 '키미 K3'를 기반으로 사후학습한 새로운 코딩 모델 'SWE-2'를 공개했다. SWE-2는 키미 K3에 단 한 번의 강화학습(RL) 과정을 적용해 개발되었으며, 코딩 작업 성능 평가에서 '페이블 5.1'에 근접한 수준을 달성했다. 특히 기존 모델 대비 추론 비용을 64% 절감한 것이 강점으로, 높은 가성비를 제공한다. 키미 K3는 약 2.8조 개의 매개변수를 보유하고 있으며, 이번 모델은 코그니션의 전작인 'SWE' 시리즈의 성능을 개선하여 효율성을 극대화했다.

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