Inteligencia Artificial (IA)

17 de octubre de 2025

Cognition y Windsurf lanzan SWE-grep: búsqueda rápida de código optimizada

Inteligencia Artificial (IA)

17 de octubre de 2025

Cognition y Windsurf lanzan SWE-grep: búsqueda rápida de código optimizada

Descubre SWE-grep y SWE-grep-mini, los nuevos modelos agentic de Cognition y Windsurf que revolucionan la búsqueda de contexto en grandes bases de código. Con hasta 20 veces más velocidad y soporte multiplataforma, optimizan el trabajo de desarrolladores y equipos técnicos, reduciendo drásticamente el tiempo de búsqueda y mejorando la productividad. Prueba la demo y experimenta la eficiencia del Fast Context subagent, disponible ya para usuarios de Windsurf.

Cognition y Windsurf han presentado SWE-grep y SWE-grep-mini, modelos agentivos de alta especialización diseñados para una recuperación de contexto ultrarrápida y en paralelo dentro de grandes bases de código. Estas innovaciones ya están disponibles para los usuarios a través del nuevo subagente Fast Context de Windsurf y un playground de demostración abierto al público.

Pensados para desarrolladores y equipos técnicos que dependen de agentes de codificación, SWE-grep y SWE-grep-mini abordan uno de los mayores desafíos en el flujo de trabajo: la búsqueda eficiente de contexto relevante, que suele consumir más del 60% del tiempo inicial de operación de los agentes. Con Fast Context, la activación es automática al utilizar Windsurf Cascade, sin necesidad de comandos adicionales, lo que simplifica la experiencia y acelera los resultados.

Ambos modelos son compatibles con múltiples plataformas, incluido Windows, y permiten hasta 8 llamadas de herramientas en paralelo por turno, durante un máximo de 4 turnos. Esta capacidad de paralelización, junto con llamadas de herramientas optimizadas y una inferencia acelerada por Cerebras, logra velocidades de recuperación hasta 20 veces superiores a las de los principales competidores.

A diferencia de los métodos tradicionales basados en embeddings o búsquedas secuenciales, SWE-grep utiliza aprendizaje por refuerzo para priorizar la precisión, reducir la contaminación de contexto y optimizar el uso de tokens. Los primeros benchmarks demuestran que igualan o superan a los modelos líderes en tareas relevantes, al tiempo que reducen significativamente la latencia.

Con este lanzamiento, Cognition y Windsurf refuerzan su liderazgo en herramientas de desarrollo impulsadas por IA, eliminando cuellos de botella históricos en la recuperación de contexto y permitiendo a los usuarios mantener el flujo de trabajo y maximizar la productividad. Además, se prevé la expansión de SWE-grep a más productos y futuras versiones, consolidando su apuesta por la innovación en el espacio de agentes de codificación.

Germán Huertas

Investigador Tecnológico y Pensador Independiente. #NoCode #IA

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Ambos modelos son compatibles con múltiples plataformas, incluido Windows, y permiten hasta 8 llamadas de herramientas en paralelo por turno, durante un máximo de 4 turnos. Esta capacidad de paralelización, junto con llamadas de herramientas optimizadas y una inferencia acelerada por Cerebras, logra velocidades de recuperación hasta 20 veces superiores a las de los principales competidores.

A diferencia de los métodos tradicionales basados en embeddings o búsquedas secuenciales, SWE-grep utiliza aprendizaje por refuerzo para priorizar la precisión, reducir la contaminación de contexto y optimizar el uso de tokens. Los primeros benchmarks demuestran que igualan o superan a los modelos líderes en tareas relevantes, al tiempo que reducen significativamente la latencia.

Con este lanzamiento, Cognition y Windsurf refuerzan su liderazgo en herramientas de desarrollo impulsadas por IA, eliminando cuellos de botella históricos en la recuperación de contexto y permitiendo a los usuarios mantener el flujo de trabajo y maximizar la productividad. Además, se prevé la expansión de SWE-grep a más productos y futuras versiones, consolidando su apuesta por la innovación en el espacio de agentes de codificación.

Germán Huertas

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