코그니션, 키미 K3 기반 코딩 모델 'SWE-2' 출시..."페이블 5.1 맞먹는 성능"

AI 코딩 에이전트 ‘데빈(Devin)’을 개발한 코그니션이 문샷 AI의 '키미 K3'를 기반으로 사후학습한 새로운 코딩 모델을 선보이며 비용 대비 성능 경쟁에 뛰어들었다. 코그니션은 11일(현지시간) 키미 K3를 단 한 번의 강화학습(RL) 과정으로 사후학습한 새로운 코딩 모델 ‘SWE-2’를 공개했다.SWE-2는 코딩 작업 성능을 평가하는 주요 벤치마크에서 '페이블 5.1'에 근접한 성능을 내면서도 추론 비용은 64% 낮춘 것이 특징이다.키미 K3는 약 2.8조개의 매개변수를 가진 모델로, SWE-2는 코그니션의 전작인 'SWE

AI타임스 · 2026. 09. 15. 오전 02:55