🤖 SWE-1: OpenAI и Windsurf выкатили AI-модели, которые обещают "ускорить разработку на 99"

Помните компанию Windsurf с их концепцией "вайбкодинга"? Не так давно их тихо прикупили OpenAI, и вот, похоже, мы видим первые плоды этого союза. Windsurf представила своё первое семейство AI-моделей под названием SWE-1. Аббревиатура забавно перекликается с грейдом младшего инженера в Google (Software Engineer 1), но амбиции у этих моделей куда выше – они нацелены не просто на генерацию кода, а на оптимизацию всего процесса разработки программного обеспечения. Звучит как заявка на революцию (в очередной раз).

Что за звери эти SWE-1?

Семейство SWE-1 на данный момент включает три модели, каждая со своей специализацией:

• 🟢 SWE-1 (Флагманская модель):
• По заявлению разработчиков, по уровню понимания и вызова инструментов (tool-call reasoning) сопоставима с Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o, но при этом дешевле в обслуживании.
• Будет доступна всем платным пользователям Windsurf бесплатно на "промо-период" (0 кредитов за промпт). Бесплатные пользователи тоже смогут попробовать, но с ограничениями.
• 🟢 SWE-1-lite (Облегчённая версия):
• Более компактная модель, призванная заменить текущую базовую модель Cascade Base, превосходя её по качеству.
• Доступна для неограниченного использования всем пользователям, как платным, так и бесплатным. Видимо, это будет рабочая лошадка для большинства.
• 🟢 SWE-1-mini (Самая быстрая):
• Маленькая и чрезвычайно быстрая модель. Её основная задача – обеспечивать работу "пассивного предсказательного опыта" в Windsurf Tab. Разработчики обещают, что она будет угадывать ваши действия и предлагать код ещё до того, как вы начнёте печатать. Звучит немного крипово, но интригующе.

Зачем ещё одна AI-модель для кодинга? Великая цель – "ускорение на 99%"

Казалось бы, рынок AI-кодеров уже переполнен. Зачем Windsurf (а теперь и OpenAI) вкладываться в создание собственных моделей? Ответ, по их словам, прост: "ускорить разработку программного обеспечения на 99%".

Они утверждают, что существующие "кодинг-способные" модели достигли определённого плато. Да, они неплохо пишут код, могут собрать простое приложение по запросу. Но разработка ПО – это гораздо больше, чем просто написание строк кода. Это:

• Работа в терминале
• Доступ к базам знаний и интернету
• Тестирование продукта
• Понимание и обработка пользовательского фидбека
• Работа с незавершёнными состояниями проекта и принятие решений в условиях неопределённости

"В какой-то момент, просто становясь лучше в программировании, вы или модель не станете лучше в инженерии программного обеспечения," – заявляют в Windsurf.

Именно поэтому они решили создать "software engineering" модели (SWE models), которые способны моделировать всю сложность инженерного процесса, а не только тактические задачи типа "скомпилировать код и пройти юнит-тесты".

Секретный соус: "Flow Awareness" и обучение на реальных данных

Windsurf утверждает, что их преимущество – в глубоком понимании рабочего процесса разработчика, которое они называют "flow awareness" (осведомлённость о потоке). Их редактор Windsurf Editor (и ранее Cascade) изначально строился так, чтобы создать бесшовное взаимодействие между человеком и AI. Всё, что делает AI, человек может наблюдать и корректировать; всё, что делает человек, AI должен учитывать.

Эта "осведомлённость об общем таймлайне" позволяет им:

1. Собирать уникальные данные: Они видят, на каких этапах модели справляются сами, а где требуется вмешательство человека. Это даёт точное понимание, что нужно улучшать в первую очередь.
2. Создавать более релевантные модели: SWE-1 обучались на этих данных, с акцентом на незавершённые состояния, долгосрочные задачи и работу на нескольких "поверхностях" (код, терминал, браузер).

Они приводят примеры фич, которые были шагами к этой "flow awareness":

• Команда "continue" в Cascade, которая подхватывает изменения, сделанные в редакторе.
• Учёт ошибок из терминала.
• Понимание превью фронтенда.
• Учёт команд терминала, содержимого буфера обмена, истории поиска в IDE для Windsurf Tab.

"Мы не выпускаем случайные фичи. Мы планомерно строили самое богатое представление общего таймлайна работы над ПО."

Бенчмарки и сравнение с конкурентами

Windsurf представили результаты как офлайн-тестирования, так и производственных экспериментов.

Офлайн-бенчмарки (на задачах, имитирующих реальную разработку):

• SWE-1 показывает результаты, близкие к "frontier models" (топовым моделям от больших исследовательских лабораторий, таким как модели Anthropic).
• Значительно превосходит модели среднего размера и лучшие open-weight альтернативы (Deepseek, Qwen).
• Они честно признают, что SWE-1 – это "не абсолютный фронтир", но демонстрирует потенциал для конкуренции с лидерами.

Производственные эксперименты (слепые тесты на реальных пользователях):

• Daily Lines Contributed per User: SWE-1 показывает результаты, близкие к лидерам индустрии (сравнивали с моделями Claude, как самыми популярными в Cascade).
• Cascade Contribution Rate: Аналогично, SWE-1 демонстрирует высокую эффективность.

Разработчики не удивлены такими результатами, так как SWE-1 "переобучен" именно на те типы взаимодействий, которые характерны для пользователей Cascade.

Что дальше? Senior SWE на подходе?

Windsurf заявляют, что это только начало. Их цель – не просто догнать, а превзойти все существующие модели в области инженерии ПО. Они уверены, что их подход с "flow awareness" и тесной связкой приложения, системы и модели даст им это преимущество.

Конечно, "ускорить разработку на 99%" – это звучит как типичный маркетинговый булшит. Если бы всё было так просто, мы бы уже жили в мире, где софт пишется сам по щелчку пальцев. Но сам вектор развития – от простого кодогенератора к AI-ассистенту, понимающему весь контекст работы – безусловно, правильный.
Другой вопрос, не приведёт ли это к тому, что молодые разработчики перестанут понимать, как всё работает "под капотом", слепо доверяясь AI? И не станут ли опытные инженеры просто "операторами AI-станков"? Вопросов больше, чем ответов.

В любом случае, следить за развитием SWE-1 и аналогичных проектов будет интересно. Возможно, мы стоим на пороге очередного изменения ландшафта разработки ПО. Главное – не терять голову от хайпа и критически оценивать новые инструменты.