Cognitionは7月8日（現地時間）、ソフトウェアエンジニア向けのAIモデル「SWE-1.7」をリリースした。
SWE-1.7は、同社がこれまで開発した中で最も高性能なモデルとされており、長期間にわたる非同期タスクに最適化されている点が特徴だ。大規模な強化学習（RL）パイプラインの刷新や高品質なデータセットの活用など、幅広い技術的進歩の成果として誕生した。
基盤モデルは「Kimi K2.7」だが、自社で独自に大幅な強化学習トレーニングを重ねたことで、これまで「ポストトレーニングの限界」と考えられていた性能向上の壁を突破したという。Cognitionは、長期間のRL学習でも学習が停滞しないよう、「トークンの多様性（エントロピー）」の維持や、安定した学習を実現するための分散トレーニング基盤、障害時のフェイルセーフ設計を行った。
SWE-1.7は、世界3大陸にまたがる複数のGPUクラスタを連携させてトレーニングされ、大量データの伝送には圧縮ウェイトデルタ方式を用いることで効率化を図った。データ品質にも重点を置き、自動評価や不正防止機構、適切な難易度選定による能力向上が図られている。
ベンチマークでも高い成績を記録しており、長期・複雑なタスクへの対応力が強化されている。SWE-1.7はWeb、デスクトップ、CLI経由でDevinから利用可能で、毎秒1,000トークンの処理性能を持つ。Cognitionは、SWE-1.7の多様な活用に期待を寄せている。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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