개발자들은 품질 저하 없이 워크플로우를 가속화하는 도구를 끊임없이 찾습니다. Cognition은 Windsurf에서 이제 사용할 수 있는 SWE-1.5 출시를 통해 바로 그것을 제공합니다. 이 고급 AI 모델은 소프트웨어 엔지니어링 작업을 최적화하여 더 빠른 코드 생성 및 문제 해결을 가능하게 합니다. 엔지니어는 API를 통해 이러한 모델을 환경에 통합하여 원활한 상호 작용과 안정적인 성능을 보장합니다.
Cognition 엔지니어들은 AI 기반 코딩의 핵심 과제인 빠른 응답 시간과 지능적인 출력 사이의 균형을 해결하기 위해 SWE-1.5를 설계했습니다. 또한 이 모델은 속도가 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치는 에이전트 기반 시스템에서 중요한 발전을 나타냅니다. 팀이 Windsurf에서 SWE-1.5를 채택함에 따라 디버깅에서 풀스택 애플리케이션 구축에 이르는 작업에서 지연 시간이 단축되는 것을 경험합니다. 그러나 이를 달성하려면 혁신적인 파트너십과 인프라 업그레이드가 필요했으며, 이에 대해서는 다음에서 살펴보겠습니다.
SWE-1.5 이해하기: 소프트웨어 엔지니어링에 특화된 프론티어 규모 모델
Cognition은 SWE-1.5를 수천억 개의 매개변수를 가진 전문 모델로 구축하며, 소프트웨어 엔지니어링 애플리케이션에만 집중합니다. 개발자들은 복잡한 코드베이스를 효율적으로 처리하는 능력으로부터 이점을 얻습니다. 예를 들어, 이 모델은 인간의 사고 과정에 필적하는 속도로 쿼리를 처리하고 응답을 생성하여 실시간 협업에 이상적입니다.
SWE-1.5는 실제 작업 환경에서 훈련된 엔드투엔드 강화 학습을 통합합니다. 이 접근 방식은 모델이 다양한 프로그래밍 언어와 시나리오에 적응하도록 보장합니다. Cognition의 엔지니어들은 모델의 아키텍처를 지속적으로 반복하여 성능을 극대화하기 위해 하네스와 도구를 개선했습니다. 결과적으로 Windsurf 사용자는 빠르게 생각할 뿐만 아니라 정확한 솔루션을 제공하는 시스템에 액세스합니다.
이 모델의 설계는 통합을 강조합니다. 즉, 핵심 AI를 추론 엔진 및 에이전트 오케스트레이션과 결합합니다. 이러한 통합은 분리된 시스템에서 흔히 발생하는 병목 현상을 제거합니다. 결과적으로 SWE-1.5는 전문화된 작업에서 범용 모델을 능가합니다. 이를 배포하는 개발자들은 구성 파일을 몇 분이 아닌 몇 초 만에 편집하는 것과 같은 생산성 향상을 즉시 알아차립니다.
Cerebras와의 파트너십: 타의 추종을 불허하는 추론 속도 제공
Cognition은 SWE-1.5에서 초당 최대 950 토큰의 추론 속도를 달성하기 위해 Cerebras와 파트너십을 맺었습니다. 이 협력은 고급 하드웨어를 활용하여 AI 성능의 한계를 뛰어넘습니다. 특히 Cerebras의 기술은 추측 디코딩 및 최적화된 토큰 생성을 가능하게 하여 품질 저하 없이 모델의 출력을 가속화합니다.
또한 이러한 속도 이점은 SWE-1.5를 Haiku 4.5보다 6배, Sonnet 4.5보다 13배 빠르게 만듭니다. 엔지니어들은 이러한 이점을 실용적인 관점에서 측정합니다. 즉, 한때 20초가 걸렸던 작업이 이제 5초 이내에 완료됩니다. 이러한 효율성은 개발자가 중단 없이 집중력을 유지할 수 있는 "흐름 창" 내에 들어맞습니다.
그러나 이러한 속도를 실현하려면 시스템 전체의 최적화가 필요했습니다. Cognition은 린트 검사 및 명령 실행의 오버헤드를 줄이기 위해 핵심 도구를 처음부터 다시 작성했습니다. 이러한 개선 사항은 Windsurf의 모든 모델에 이점을 제공하여 더 반응적인 생태계를 만듭니다. 결과적으로 사용자는 대규모 저장소를 탐색하든 일상적인 수정을 자동화하든 원활한 상호 작용을 경험합니다.
SWE-1.5를 차별화하는 벤치마크: SWE-Bench Pro 지배
SWE-1.5는 Scale AI의 SWE-Bench Pro 벤치마크에서 뛰어난 성능을 발휘하여 어려운 작업에서 거의 최첨단 결과를 달성합니다. 이 데이터 세트는 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제를 시뮬레이션하여 다양한 코드베이스에서 모델을 테스트합니다. Cognition의 모델은 경쟁사보다 훨씬 짧은 시간에 이러한 평가를 완료하여 효율성을 강조합니다.
또한 Cognition의 내부 벤치마크는 실질적인 이점을 보여줍니다. 예를 들어, 엔지니어는 SWE-1.5를 사용하여 프론트엔드 및 백엔드 구성 요소를 최소한의 수동 개입으로 통합하여 풀스택 애플리케이션을 신속하게 구축합니다. 관련 도구에서 최소 리트윗 또는 참여 필터와 같은 지표에 대한 모델의 성능은 견고성을 강조합니다.
더 나아가 이전 모델과의 비교는 현저한 개선을 보여줍니다. SWE-1.5는 도구 호출의 오류율을 줄이고 루브릭 기반 채점을 통해 코드 품질을 향상시킵니다. 개발자들은 Kubernetes 매니페스트 편집과 같은 엣지 케이스를 정밀하게 처리하는 방식에 감탄합니다. 결과적으로 Windsurf의 팀은 신뢰성을 확신하며 미션 크리티컬 프로젝트에 이를 채택합니다.
캐스케이드 에이전트 하네스: SWE-1.5 지능의 기반
Cognition은 SWE-1.5를 위해 특별히 캐스케이드 에이전트 하네스를 개발하여 모델과 오케스트레이션의 공동 최적화를 가능하게 합니다. 이 하네스는 다중 턴 궤적에 대한 강화 학습을 촉진하여 AI가 확장된 상호 작용을 효과적으로 처리하도록 보장합니다.
또한 이 하네스는 모델의 10배 빠른 런타임을 수용하기 위해 속도를 위해 다시 작성된 도구를 통합합니다. 엔지니어는 베타 배포를 통해 토큰 처리량 및 응답 정확도와 같은 지표에 대한 데이터를 수집하여 성능을 모니터링합니다. 이 반복적인 프로세스는 시스템을 개선하여 이전 버전에서 식별된 약점을 제거합니다.
그러나 개발 중에 대체 설정에서 도구 호출 실패와 같은 문제가 발생했습니다. Cognition은 하네스의 호환성을 향상시켜 이러한 문제를 해결하여 우수한 평가로 이어졌습니다. 결과적으로 SWE-1.5는 Windsurf에서 최적으로 작동하며, 사용자는 Codemaps를 통한 코드베이스 탐색과 같은 작업을 위해 모든 기능을 활용합니다.
훈련 인프라: GB200 칩 및 Otterlink를 통한 확장
Cognition은 수천 개의 GB200 NVL72 칩에서 SWE-1.5를 훈련하며, 이는 이 하드웨어의 최초 생산 사용 중 하나입니다. 2025년 6월의 조기 액세스를 통해 팀은 내결함성 시스템을 구축하고 NVLink 통신을 최적화할 수 있었습니다.
또한 Otterlink VM 하이퍼바이저는 환경을 수만 개의 동시 머신으로 확장하여 훈련을 생산 현실과 일치시킵니다. 이 설정은 Devin 및 Windsurf 워크로드를 반영하여 모델이 잘 일반화되도록 보장합니다.
더 나아가 훈련 프로세스는 긴 시퀀스에서 안정성을 위해 편향 없는 정책 경사를 사용합니다. 엔지니어는 엄격한 평가를 통해 기본 모델을 선택하고, 소프트웨어 엔지니어링을 위해 미세 조정하기 위해 훈련 후 RL을 적용합니다. 결과적으로 SWE-1.5는 Windsurf에 배포할 준비가 된 강력한 도구로 등장합니다.
Windsurf에서 사용 가능: 개발자를 위한 원활한 통합
Cognition은 오늘 Windsurf에서 SWE-1.5를 제공합니다. 이 플랫폼은 모델을 깊이 통합하여 대규모 코드베이스 탐색을 위한 Codemaps와 같은 기능을 제공합니다.
또한 Windsurf가 Cognition에 인수되면서 호환성이 향상되어 사용자가 익숙한 환경에서 SWE-1.5를 배포할 수 있습니다. 개발자는 쉽게 다운로드하고 구성할 수 있으며, 원활한 세션을 위해 사용자 지정 요청 우선순위 시스템의 이점을 누릴 수 있습니다.
그러나 잠재력을 극대화하려면 팀은 이를 API 도구와 결합해야 합니다. 앞서 언급했듯이 Apidog를 무료로 다운로드하면 통합 관리에 도움이 되어 SWE-1.5에 연결된 API가 완벽하게 작동하도록 보장합니다.
도전 과제 극복: 베타 테스트에서 생산까지
Cognition은 실제 피드백을 수집하기 위해 "Falcon Alpha"라는 이름으로 SWE-1.5의 여러 베타 버전을 배포합니다. 엔지니어는 내부적으로 모델을 도그푸딩하여 개선 영역을 식별합니다.
또한 보상 강화는 평가자의 조작을 방지하여 진정한 성능 향상을 보장합니다. 인간 전문가는 출력을 면밀히 조사하여 정확성을 위해 채점자를 개선합니다.
그러나 시스템 지연과 같은 초기 장애물은 재작성을 촉발했으며, 궁극적으로 플랫폼을 강화했습니다. 결과적으로 SWE-1.5는 Windsurf에 세련된 제품으로 출시되어 광범위한 채택을 위한 준비를 마쳤습니다.
속도가 개발자 경험에 미치는 영향
속도는 Windsurf에서 SWE-1.5의 가치를 정의하며, "흐름 상태" 코딩을 가능하게 합니다. 엔지니어는 기다릴 필요 없이 작업을 완료하여 창의성과 결과물을 향상시킵니다.
또한 이러한 반응성은 빠른 피드백 루프가 아이디어를 신속하게 개선하므로 실험을 장려합니다.
그러나 속도와 함께 품질을 유지하려면 신중한 균형이 필요하며, Cognition은 엄격한 테스트를 통해 이를 달성합니다.
SWE-1.5를 업계 동료와 비교
SWE-1.5는 Haiku 4.5 및 Sonnet 4.5보다 속도 면에서 뛰어나면서도 지능은 일치합니다. 벤치마크는 소프트웨어 특정 작업에서 우위를 확인합니다.
또한 범용 모델과 달리 엔지니어링에 특화되어 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
더 나아가 Windsurf의 생태계는 이러한 이점을 증폭시켜 응집력 있는 환경을 제공합니다.
SWE-1.5 배포 시 보안 및 윤리적 고려 사항
Cognition은 SWE-1.5의 보안을 우선시하며 취약점에 대한 보호 장치를 구현합니다. Windsurf 사용자는 암호화된 상호 작용 및 액세스 제어의 이점을 누립니다.
또한 윤리적 훈련은 편향 없는 출력을 보장하여 개발에서 공정한 사용을 촉진합니다.
그러나 팀은 Apidog와 같은 도구를 사용하여 API 보안을 확인하면서 통합을 모니터링해야 합니다.
SWE-1.5를 기존 도구 체인과 통합
개발자는 Windsurf에서 SWE-1.5를 IDE 및 CI/CD 파이프라인에 연결합니다. API는 이를 용이하게 하여 사용자 지정 자동화를 허용합니다.
또한 Python 및 JavaScript와 같은 언어와의 호환성은 매력을 넓힙니다.
더 나아가 커뮤니티 기여는 기능을 향상시켜 혁신을 촉진합니다.
성능 최적화: Windsurf 사용자 팁
SWE-1.5를 최대한 활용하려면 명확성을 위해 프롬프트를 최적화하세요. 컨텍스트를 위해 Codemaps를 사용하세요.
또한 사용량 지표를 모니터링하여 상호 작용을 미세 조정하세요.
더 나아가 효율성을 보장하기 위해 API 관련 작업에 Apidog와 통합하세요.
SWE-1.5 성공에서 강화 학습의 역할
강화 학습은 시뮬레이션에서 올바른 행동에 보상함으로써 SWE-1.5를 형성합니다.
또한 다중 턴 훈련은 대화를 효과적으로 처리합니다.
그러나 RL을 확장하려면 Cognition이 제공하는 강력한 인프라가 필요합니다.
SWE-1.5를 가능하게 하는 하드웨어 혁신
GB200 칩은 높은 처리량을 제공하여 훈련을 강화합니다.
또한 Cerebras 추론은 배포를 가속화합니다.
더 나아가 Otterlink는 환경을 확장하여 실제 요구 사항에 맞춥니다.
AI 모델 훈련 시 환경 고려 사항
Cognition은 SWE-1.5 훈련에서 에너지 사용을 최적화합니다.
또한 효율적인 추론은 탄소 발자국을 줄입니다.
그러나 확장을 위해서는 지속 가능한 관행이 필요합니다.
소프트웨어 엔지니어링 분야 AI의 글로벌 채택 동향
전 세계 개발자들은 SWE-1.5와 같은 모델을 수용합니다.
또한 Windsurf는 다양한 지역에서 접근을 용이하게 합니다.
더 나아가 현지화 노력은 도달 범위를 확장합니다.
협업 개발: 팀이 SWE-1.5를 사용하는 방법
그룹은 Windsurf의 공유 세션을 통해 협업합니다.
또한 실시간 편집은 팀워크를 향상시킵니다.
더 나아가 버전 제어 통합은 워크플로우를 간소화합니다.
결론: 지금 Windsurf의 SWE-1.5가 중요한 이유
Cognition은 Windsurf에서 SWE-1.5를 출시하여 소프트웨어 엔지니어링 분야의 AI를 재정의합니다. 그 속도와 지능은 개발자에게 힘을 실어주어 혁신을 촉진합니다. 탐색하는 동안 작은 최적화가 큰 영향을 미친다는 것을 기억하세요. API를 원활하게 처리하려면 Apidog를 무료로 다운로드하는 것부터 시작하세요.
