SWE-1.5
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Cognition
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 29 October 2025
- Szerzők
- Jacob Teo, Nikhil Jha, Connor Fogarty, Gary Chang, Theodor Marcu, Edison Zhang, Albert Tam, Sean Sullivan, Swyx, Silas Alberti
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Code generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 300B
- Képzési adatok
- tokens
"hundreds of billions of parameters" Assuming ~300B with "Likely" confidence
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GB200
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Hosted access (no API)
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
SWE-1.5 ki lett adva által Cognition, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása code generation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
SWE-1.5 — gyakori kérdések
SWE-1.5— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 300B. "hundreds of billions of parameters" Assuming ~300B with "Likely" confidence. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
SWE-1.5— Ki készítette ezt?
Kiadta Cognition, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
SWE-1.5— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2025.
SWE-1.5— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot code generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
SWE-1.5— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
SWE-1.5— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..