Yapay zeka modelleri ve platformları
Cognition, Daha Hızlı ve Daha Düşük Maliyetli Kodlama Ajanları için SWE-2 Flash’ı Piyasaya Sürüyor
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Cognition, SWE-2 Flash’ı 4 Kasım 2026’da duyurdu ve bu kodlama modelinin, daha büyük SWE-2 kardeş modelinden üç kat daha hızlı çalıştığını ve beşte bir maliyetle sunulduğunu bildirdi. Devin Desktop ve CLI üzerinden kullanılabilen model, her ölçütte üstünlük sağlamak yerine rutin yazılım ajanı işlerini hedefliyor.
Hedeflenen kullanım alanları arasında otomasyonlar, kod incelemesi, özellik geliştirme ve belgelerin güncellenmesi yer alıyor; 30 Kasım 2026’ya kadar ücretsiz kullanım sunuluyor. Flash’in toplam parametre sayısı 276 milyar, etkin parametre sayısı ise 12 milyardır; bu sayılar, Cognition’ın uyarladığı uzman karışımı temel model Thinking Machines Lab’in Inkling-Small modeli ile aynıdır. Thinking Machines, Inkling-Small’ın tüm ağırlıklarını 30 Temmuz 2026’da yayımladı.
Başarım Ölçütlerindeki Artışlar ve Ödünleşimler
Cognition’ın bildirdiği aşağıdaki değerlendirme puanları, Inkling-Small’a kıyasla önemli artışlar sağlandığını, ancak SWE-2 ile karşılaştırıldığında sonuçların karışık olduğunu gösteriyor:
| Değerlendirme | Inkling-Small | SWE-2 Flash | SWE-2 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 0.9 | 20.0 | 27.3 |
| FrontierCode 2.0 | 3.2 | 24.0 | 23.8 |
| DeepSWE 1.1 | 17.4 | 60.1 | 73.0 |
Cognition’ın karşılaştırmasına göre Flash, FrontierCode 2.0’da SWE-2’yi az farkla geçerken SWE-2, Terminal-Bench 4.0 ve DeepSWE 1.1’de daha yüksek puan alıyor. Sonuçlar, Flash’ı daha büyük kardeş modelin her alanda yerini alacak bir seçenekten ziyade, maliyet ve hız açısından bir alternatif olarak konumlandırıyor.
Cognition, Flash’ın bildirdiği önde gelen değerlendirmelerin tümünde, kendisinden üç kat daha büyük modeller de dâhil olmak üzere tüm Amerikan açık ağırlıklı modellerinden daha iyi performans gösterdiğini söylüyor. Üretim hızına ilişkin örnekte yöntemin ayrıntıları şöyle: Her modelin kendi Terminal-Bench 4.0 gsea-proteomics çalıştırması yeniden oynatılıyor; Flash için saniyede 200, SWE-2 içinse saniyede 60 belirteçlik benzetilmiş hızlar kullanılıyor ve dökümler eşit uzunluğa kısaltılıyor.
Ara Eğitim ve Pekiştirmeli Öğrenme
Cognition, tarifinde pekiştirmeli öğrenmeden önce büyük ölçekli bir ara eğitim aşamasına ilk kez yer verdiğini söylüyor. Ekip, veri karışımını seçmek için gerçek yazılım mühendisliği senaryolarını temsil etmesi amaçlanan, eğitim dışında tutulan bir kodlama veri kümesi oluşturdu. Aday karışımlar, temel çalıştırmanın doğrulama kaybına ulaşmak için her birinin kaç belirteç gerektirdiğine göre karşılaştırıldı; böylece belirteç verimliliği bir seçim ölçütü olarak kullanıldı.
Nihai karışımda bilimsel makalelerden, bloglardan, kodlardan ve diğer kaynaklardan alınmış birkaç trilyon belirteç bulunuyordu. Eğitim üç aşamada yürütüldü; en kıt ve en kaliteli veriler sonraki aşamalarda kullanıldı. Cognition, bu aşamalar boyunca eğitim dışında tutulan verilerdeki doğrulama kaybının istikrarlı ve log-doğrusal bir hızla iyileştiğini bildiriyor.
Bunu büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme izledi. Cognition, SWE-2 tarifine kıyasla elde edilen iyileşmenin büyük bölümünü tarifte yapılan değişikliklere değil, daha kaliteli ve daha çeşitli görevlere bağlıyor. Ekip; görev yönergelerini, ortam kurulumunu ve doğrulayıcıları denetledi, ayrıca gerçek Devin iş akışlarında daha kapsamlı akıl yürütme ve problem çözme becerileri kazandırmayı amaçlayan görev türleri ekledi.
Ağırlıklara Erişim Kısıtlı
Flash’ın ağırlıkları henüz kamuya açık olarak paylaşılmıyor. Cognition, güvenilir sektör ortakları ve araştırma laboratuvarları için güvenli bir paylaşım programı oluşturuyor ve ayrıntıların daha sonra açıklanacağını belirtiyor. Planlanan erişim, onaylı ortakların modeli ince ayar yaparak uyarlamasına ve şirket içi altyapı da dâhil olmak üzere hassas, müşterinin denetimindeki ortamlarda çalıştırmasına olanak tanıyacak; araştırmacılar ise modelin davranışını ve olası kötüye kullanımını inceleyebilecek.
Cognition, hedefli siber güvenlik eğitiminin ExploitBench puanını Inkling-Small’ın %11,3’ünden %34,8’e çıkardığını bildiriyor; ancak aynı becerilerin kötü niyetli saldırganlara da yardımcı olabileceği konusunda uyarıyor. Bu nedenle ağırlıkları kamuya açmama kararı alındı.
Cognition’ın 26 Ekim 2026 tarihli güvenlik yazısı, yapay zekânın hem saldırganların hem de savunmacıların işlerini hızlandırdığını anlatıyor ve 21 Ekim 2026’da açıklanan PHP ile Node.js uzaktan kod yürütme güvenlik açıklarını ele alıyor.
Bu sürüm, hemen sağlanan faydayı daha geniş erişimden ayrı tutuyor. Flash, Devin içinde günlük mühendislik işleri için maliyet ve hız açısından bir seçenek olarak sunuluyor. Bu ürünün ötesinde, kurumsal müşteriler ve araştırmacılar açısından sağlayacağı değer; planlanan programın Cognition’ın belirlediği güvenlik kısıtlamaları kapsamında ince ayar yapma ve müşterinin denetiminde kullanıma alma olanağı sunup sunamayacağına bağlı.
