Cognition выпустила SWE-1.7 для Devin

Cognition выпустила SWE-1.7 - новую модель для агентного программирования в Devin. Релиз опубликован 8 июля 2026 года в блоге компании.

Модель обучали поверх Kimi K2.7 с дополнительным reinforcement learning в Devin harness. Cognition позиционирует SWE-1.7 не как универсальный чат, а как модель для длинных инженерных задач: исследование репозитория, работа через терминал, проверка гипотез и self-compaction при приближении к лимиту контекста.

Что показали бенчмарки

В релизе указаны три основных результата SWE-1.7:

• FrontierCode 1.1 Main: 42,3%;
• Terminal-Bench 2.1: 81,5%;
• SWE-Bench Multilingual: 77,8%.

Для сравнения, SWE-1.6 на тех же строках набирала 9,4%, 39,7% и 58,3%. При этом в таблице Cognition Opus 4.8 выше SWE-1.7 на всех трех наборах, поэтому релиз лучше читать как заявку на баланс качества, скорости и стоимости внутри Devin, а не как абсолютное первое место во всех тестах.

Доступ и цена

SWE-1.7 доступна в Devin Web, Devin Desktop и Devin CLI. В документации Devin указано, что обычная SWE-1.7 доступна как free preview до 8 августа 2026 года. Также есть SWE-1.7 Lightning - версия на Cerebras с той же intelligence и меньшей задержкой; в блоге Cognition заявлена скорость до 1000 TPS.

Публичной цены за 1 млн input/output токенов для обычной SWE-1.7 Cognition не раскрыла. Devin отправляет пользователей смотреть актуальную стоимость в model selector, а enterprise-планы считает через ACU.

Что важно разработчикам

Cognition пишет, что SWE-1.7 чаще исследует кодовую базу перед изменениями: больше читает файлы, использует поиск и запускает проверки. Это полезно для багфиксов, где описание проблемы указывает только на симптом.

Обратная сторона тоже есть: более сильное reasoning-поведение может расширять scope изменений. Поэтому SWE-1.7 стоит тестировать на реальных задачах с обязательным code review, а не воспринимать как замену ревьюера.

Подробная карточка модели: SWE-1.7 в каталоге LLM. Источники: блог Cognition и документация Devin.