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파운데이션 모델·LLM

코그니션, 키미 K3 기반 코딩 모델 'SWE-2' 출시

AI타임스·2026-09-14

요약

데빈 개발사 코그니션이 문샷 AI의 '키미 K3'를 단 한 번의 강화학습으로 사후학습한 코딩 모델 'SWE-2'를 9월 11일(현지시간) 공개했다. 코그니션에 따르면 SWE-2는 주요 코딩 벤치마크에서 '페이블 5.1'에 근접한 성능을 보이면서도 추론 비용을 크게 낮춘 것이 특징이다. SWE-2는 코그니션의 전작 모델을 잇는 신형 코딩 모델이다.

큐레이터 노트

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대규모 모델을 처음부터 학습하지 않고 단일 RL 사후학습만으로 상위권 성능에 근접시켰다는 점에서, 기반 모델 위에 효율적으로 특화 모델을 얹는 접근 방식의 사례로 볼 수 있다.

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벤치마크
AI 모델의 성능을 정량적으로 측정하고 서로 비교할 수 있도록 표준화한 평가용 문제 집합과 채점 기준을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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