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Cognition 发布 Devin Fusion，采用“前沿主模型 + 廉价副驾”的多模型编排架构：复杂任务由 Fable 5.1 或 GPT-6 Astra 负责，大量子任务/验证交给 SWE-2（基于 Kimi K3）这类成本更低的模型。

据 Artificial Analysis 测试，Astra 配置下 Devin Fusion 的成本降低 43%，速度提升 31%；SWE-2 单项任务成本更低，但能力接近前沿水平。

这一思路的核心是把“推理强度”和“成本”解耦：不是所有步骤都需要顶级模型，只有关键决策点才需要最强能力，其余执行与验证环节可以交给便宜模型。

为什么值得关注

多模型编排正在成为 Coding Agent 降本增效的核心路径。Cognition 近期完成 E 轮融资、估值已达 480 亿美元，资本市场已经用真金白银押注这一方向。对正在落地 AI 编程的企业来说，这意味着可以更早地把 Agent 从试点推进到生产。

参考来源：AI6S 人工智能6S服务平台