SWE-1.5
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Cognition
- Organisationstyp
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 29 October 2025
- Autoren
- Jacob Teo, Nikhil Jha, Connor Fogarty, Gary Chang, Theodor Marcu, Edison Zhang, Albert Tam, Sean Sullivan, Swyx, Silas Alberti
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Language
- Aufgabe
- Code generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 300B
- Trainingsdaten
- tokens
"hundreds of billions of parameters" Assuming ~300B with "Likely" confidence
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA GB200
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Hosted access (no API)
- Trainingscode
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Likely
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
SWE-1.5 was published by Cognition, in United States of America, in October 2025. industry is the category the publisher falls under.
It works in Language, and is recorded as doing code generation.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
SWE-1.5 — Häufig gestellte Fragen
How many parameters does SWE-1.5 have?
SWE-1.5 has 300B parameters. "hundreds of billions of parameters" Assuming ~300B with "Likely" confidence. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created SWE-1.5?
SWE-1.5 was published by Cognition, based in United States of America, categorised as industry.
When was SWE-1.5 released?
SWE-1.5 was published in October 2025.
What is SWE-1.5 used for?
SWE-1.5 works in Language, and is recorded as handling code generation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run SWE-1.5?
None. SWE-1.5 is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is SWE-1.5 open source?
No. SWE-1.5 has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.