Cognition, açık modelden eğitilen SWE-1.7 ile 'frontier'a yakın kodlamayı ucuzlattı
Devin'in arkasındaki Cognition, en yetenekli modeli SWE-1.7'yi 8 Temmuz'da yayınladı. Model, açık ağırlıklı Kimi K2.7 Code tabanı üzerinde gerçek Devin ortamında pekiştirmeli öğrenmeyle son-eğitildi ve Cerebras üzerinde saniyede 1000 token hızında çalışıyor. Cognition'ın FrontierCode 1.1 kıyaslamasında %42,3 puan alarak GPT-5.5 (%43,0) ve Claude Opus 4.8'in (%46,5) hemen gerisinde, taban modeli Kimi K2.7'nin (%30,1) belirgin önünde yer alıyor. Görev başına maliyet 1,97$.
Otonom yazılım mühendisi Devin’in arkasındaki Cognition, en yetenekli modeli SWE-1.7’yi 8 Temmuz 2026’da yayınladı. Model, açık ağırlıklı Kimi K2.7 Code tabanı üzerinde, gerçek Devin ortamında (harness) pekiştirmeli öğrenmeyle son-eğitildi ve Cerebras donanımında saniyede 1000 token hızında çalışıyor.
Performans
Cognition’ın FrontierCode 1.1 kıyaslamasında SWE-1.7 %42,3 puan alıyor: GPT-5.5’in (%43,0) ve Claude Opus 4.8’in (%46,5) hemen gerisinde, taban modeli Kimi K2.7’nin (%30,1) ise belirgin önünde. FrontierCode’un ana kümesinde görev başına maliyet 1,97$ — bu, pahalı modellerin bulunmadığı bir fiyat/performans noktası.
Taban modelden farkı
Yoğun pekiştirmeli öğrenme nedeniyle SWE-1.7, taban aldığı Kimi K2.7 Code’dan gözle görülür biçimde farklı davranıyor: daha hizalı ve güvenilir. İlk düşünce zincirinde cümle başına neredeyse yarı kadar kelime kullanıyor ve hatanın kök nedenini araştırıp uç durumları, düşmanca girdileri ve istekte belirtilmeyen gereksinimleri değerlendirmeye taban modelden çok daha yatkın.
Neden önemli
Açık ağırlıklı bir tabanı gerçek ajan ortamında pekiştirmeli öğrenmeyle işleyip kapalı frontier modellere yaklaşmak, model geliştirmede giderek yaygınlaşan bir reçete. Sıfırdan devasa model eğitmeden rekabetçi bir kodlama ajanı çıkarmanın mümkün olduğunu ortaya koyuyor.
Açık ağırlıklı bir tabanı gerçek bir ajan ortamında pekiştirmeli öğrenmeyle son-eğitip kapalı frontier modellere yaklaşmak; küçük ekiplerin sıfırdan model eğitmeden rekabetçi kodlama ajanı üretebileceğini gösteriyor.
- Cognition — SWE-1.7: Frontier Intelligence at a Fraction of the Cost · 2026-07-08
- AlphaSignal — Cognition's SWE-1.7 Matches GPT-5.5 on Coding Tasks at $1.97 Each · 2026-07-08
- OfficeChai — Cognition Releases SWE-1.7 · 2026-07-08
Bu haber ozgun ozet olarak hazirlanmistir; telif hakki ilgili kaynaklara aittir. Tam metin icin kaynak baglantilarini ziyaret edin.
Ilgili Haberler
Anthropic araştırmacısından kendi kendini geliştiren yapay zekâya bir bakış
Anthropic'in fellows programındaki bir araştırmacı, yapay zekâ sistemlerinin literatür tarayıp yöntem önererek ve modeli kısa iterasyonlarla eğiterek hizalama hatalarını azaltabildiğini gösteren yeni bir makale yayınladı. Çalışmada, en iyi otomatik yöntem ortalama altı saat içinde deneyimli insan araştırmacıların önerdiği yöntemleri geride bırakmış; maliyet karşılaştırmasında saatte yaklaşık 4 dolarlık otomatik araştırmaya karşı insan araştırmacı için saatte yaklaşık 150 dolar rakamı veriliyor.
Sony, EMI ve Warner Chappell, Anthropic'i şarkı sözü korsanlığıyla suçlayan yeni dava açtı
Büyük müzik yayıncıları Sony, EMI ve Warner Chappell, Anthropic'in kitap yazarlarıyla 1,5 milyar dolarlık telif uzlaşmasının ardından şirketi bu kez torrent yoluyla binlerce şarkı sözü ve nota içeren eseri izinsiz indirmekle suçlayan yeni bir dava açtı. Dilekçe, kurucu ortağın toplu indirme yaptığını gösteren iç yazışmaları kanıt olarak sunuyor. Anthropic ise iddiaları reddedip adil-kullanım savunmasını sürdüreceğini açıkladı.
Anthropic'in yeni Fable 5.1 modeli daha ucuz ve daha az kısıtlayıcı geliyor
Anthropic, en gelişmiş model ailesinin yeni sürümlerini — Fable 5.1 ve Mythos 5.1'i — yayınladı. Yeni sürüm performans artışının yanında token maliyetini düşürüyor ve güvenlik filtrelerinin yanlış-pozitif engellemelerini azaltıyor. Kurumsal müşteriler için daha önce sunulmayan 'Sıfır Veri Saklama' özelliği artık Fable ailesine de geliyor; Mythos 5.1 ise yalnızca siber güvenlik veya yaşam bilimleri araştırması yapan kayıtlı ortaklara açılıyor.