SWE-1.5
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Cognition
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 29 October 2025
- Autori
- Jacob Teo, Nikhil Jha, Connor Fogarty, Gary Chang, Theodor Marcu, Edison Zhang, Albert Tam, Sean Sullivan, Swyx, Silas Alberti
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Code generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 300B
- Dati di addestramento
- tokens
"hundreds of billions of parameters" Assuming ~300B with "Likely" confidence
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GB200
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Hosted access (no API)
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Introducing SWE-1.5: Our Fast Agent Model
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
SWE-1.5 è stato pubblicato da Cognition, nel paese registrato come United States of America, durante October 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di code generation.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Risposte
SWE-1.5 — domande comuni
SWE-1.5— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 300B. "hundreds of billions of parameters" Assuming ~300B with "Likely" confidence. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
SWE-1.5— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Cognition, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
SWE-1.5— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2025.
SWE-1.5— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di code generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
SWE-1.5— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
SWE-1.5— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.