Cognition lancia SWE-2 Flash, un modello di codice basato su Inkling-Small di cui trattiene i pesi
Cognition, lo sviluppatore di Devin, ha presentato il 4 novembre SWE-2 Flash, un modello di codice da 276 miliardi di parametri (12 miliardi attivi) derivato da Inkling-Small di Thinking Machines. Gratuito all'interno di Devin fino a fine novembre, non è scaricabile: Cognition invoca il rischio informatico.
Cognition, lo sviluppatore dell’agente di sviluppo Devin, ha presentato il 4 novembre 2026 SWE-2 Flash, un modello di codice progettato per le attività ordinarie degli agenti: revisione del codice, automazioni, piccole funzionalità, aggiornamento della documentazione. È costruito su Inkling-Small, il modello a pesi aperti di Thinking Machines, e Cognition lo descrive come un modello «interamente americano». Ma, a differenza della sua base, non è scaricabile: l’azienda trattiene i pesi, invocando i rischi legati alla sicurezza informatica.
Un modello di base aperto, trasformato dall’addestramento
Inkling-Small è un Mixture-of-Experts da 276 miliardi di parametri, di cui solo 12 miliardi vengono attivati per ciascun token. Secondo la sua scheda Hugging Face, conta 42 layer, instrada ogni token verso 6 esperti su 256 (più 2 esperti condivisi) e accetta in input testo, immagini e audio. I suoi pesi sono pubblicati con licenza Apache 2.0, che autorizza questo tipo di derivato senza l’obbligo di renderlo pubblico.
Cognition afferma di aver aggiunto, per la prima volta nella sua ricetta, una fase di addestramento intermedio (mid-training) prima dell’apprendimento per rinforzo: alcune migliaia di miliardi di token di articoli scientifici, blog, codice e altre fonti, distribuiti in tre fasi affinché il modello veda i dati più rari e più curati alla fine del percorso. Segue una fase di apprendimento per rinforzo, i cui miglioramenti deriverebbero soprattutto, secondo Cognition, da compiti più vari e meglio verificati rispetto a SWE-2.
L’effetto rivendicato è spettacolare su alcuni test: su Terminal-Bench 4.0, il punteggio passa dallo 0,9% per Inkling-Small al 20,0%; su FrontierCode 2.0, da 3,2 a 24,0. Cognition sostiene che SWE-2 Flash superi tutti i modelli americani a pesi aperti della sua tabella, compresi modelli tre volte più grandi come Beam 1.0 o Muse Spark Open.
Più piccolo di SWE-2, non migliore ovunque
La tabella di Cognition mostra anche i limiti del modello. Rispetto al fratello maggiore SWE-2 (2.800 miliardi di parametri, 104 miliardi attivi), SWE-2 Flash è leggermente avanti su FrontierCode 2.0 (24,0 contro 23,8) ma nettamente indietro su Terminal-Bench 4.0 (20,0 contro 27,3) e su DeepSWE 1.1 (60,1 contro 73,0). Diversi modelli al di fuori della categoria «americani aperti» fanno meglio su alcuni test: DeepSeek V4.1 Flash raggiunge 42,3 su Terminal-Bench 4.0 e 77,0 su DeepSWE 1.1 nella stessa tabella, e Claude Haiku 5.5 lo supera su FrontierCode 2.0 (27,7).
Sul fronte dell’utilizzo, SWE-2 Flash è proposto in Devin Desktop e nella CLI di Devin, gratuitamente fino alla fine di novembre per gli abbonati Pro, Max e Teams. Cognition lo presenta come cinque volte più economico e tre volte più veloce di SWE-2, ma non pubblica alcuna tariffa per token, né un’API indipendente da Devin. La dimostrazione di velocità dell’articolo (200 contro 60 token al secondo) riproduce sessioni reali a velocità simulate, come precisa la didascalia: non si tratta di una misurazione del servizio in produzione.
Pesi trattenuti in nome della sicurezza informatica
Il punto più discusso è la distribuzione. Cognition dichiara di aver addestrato specificamente il modello su compiti di sicurezza informatica «per aiutare i difensori», portando il suo punteggio su ExploitBench dall‘11,3% al 34,8%. Poiché queste capacità possono servire anche ad attaccanti, l’azienda non pubblica i pesi per il momento. Sta preparando un programma di accesso sicuro per partner industriali e laboratori, che potrebbero affinare ed eseguire il modello nei propri ambienti, e promette dettagli «nelle prossime settimane».
La nostra lettura
SWE-2 Flash illustra una tendenza evidente: gli sviluppatori di agenti non si accontentano più di collegare i modelli dei grandi laboratori, ma partono da basi aperte per produrre modelli proprietari più economici da servire. Il miglioramento rivendicato rispetto a Inkling-Small mostra ciò che l’addestramento specializzato può offrire, ma tutti i dati provengono da Cognition, e il modello non si confronta alle stesse condizioni di un modello rilasciato: non è possibile né scaricarlo, né richiamarlo all’infuori di Devin. Il confronto con i «modelli americani aperti», come Ripple-65B Preview di Ricursive, pubblicato il giorno prima, risulta quindi un po’ zoppicante: quei modelli sono realmente disponibili. La scelta di trattenere i pesi in nome del rischio cyber, dopo aver triplicato con l’addestramento il punteggio di exploit, solleva infine una questione destinata a ripresentarsi: quando un modello aperto sotto licenza Apache 2.0 funge da base, ciò che ne deriva può tornare a essere chiuso, ed è ormai lo sviluppatore a decidere, caso per caso, a chi concedere il diritto di accedere ai pesi.
Fonti
- Cognition — Introducing SWE-2 Flash (4 novembre 2026) Fonte primaria
- Cognition (X) — annuncio di SWE-2 Flash Fonte primaria
- Cognition (X) — gratuità fino a fine novembre e programma di accesso ai pesi Fonte primaria
- Thinking Machines — scheda del modello Inkling-Small (Hugging Face) Fonte primaria
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