据 Beating 报道，Cognition 发布了 Devin Fusion，一种混合 AI 代理架构，旨在平衡前沿模型性能与显著更低的成本。该系统采用两种核心机制：一是"Sidekick"设计，即较小的经济型模型负责代码探索、测试和验证任务，而较大的前沿模型保留规划、需求澄清和最终审查权限，每个模型维护单独的缓存上下文以避免昂贵的缓存失效；二是动态路由，根据任务演进和上下文压缩在会话期间调整模型，实现"零成本"模型升级。
在 FrontierCode 基准测试中，Devin Fusion 平均将 GPT-5.5 和 Opus 4.8 级别模型的开发成本降低 35%，同时保持前沿性能，与 Fable 5 配合使用时成本降幅高达 41%。在内部开发中，88% 的合并拉取请求完全由 Fusion 的自动路由驱动，但在需要复杂开发意图和主观判断的任务上性能显著下降。
