SWE 1.6

Geschlossene Gewichtungen Cognition March 2026

Keine Schätzung

Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell

Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
Cognition
Organisationsart
Industry
Land
United States of America
Veröffentlicht
1 March 2026
Autoren
Carlo Baronio, Ben Pan, Sam Lee, Eric Lu, Steven Cao, Rohan Choudhury, Adam Zweiger, Ray Wang, Gary Chang, Silas Alberti

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Language
Aufgabe
Coding, Agentic tasks

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Trainingsdaten
tokens

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware
NVIDIA GB200
Verwendete Chips
2,000
Stromverbrauch
4.7 MW

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte
Closed — provider access only
Modellzugang
Hosted access (no API)

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Warum es verfolgt wird
Discretionary
Aufzeichnungsgenauigkeit
Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
An Early Preview of SWE-1.6 and Research Update
Zuletzt aktualisiert
8 April 2026

Was die Zahlen bedeuten

Was dieses Modell ist

SWE 1.6 wurde veröffentlicht von Cognition, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2026. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet coding, Agentic tasks.

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Was in den Aufbau geflossen ist

Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: discretionary.

Antworten

SWE 1.6 — Häufige Fragen

01

SWE 1.6— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

02

SWE 1.6— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Cognition, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

03

SWE 1.6— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in March 2026.

04

SWE 1.6— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von coding, Agentic tasks. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

05

SWE 1.6— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.

06

SWE 1.6— Ist es Open-Source?

Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 8 April 2026

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.