根據Beating，Cognition已推出Devin Fusion，這是一種混合AI代理架構，旨在平衡前沿模型性能與顯著較低的成本。該系統採用兩種核心機制：一種「搭檔」設計，其中較小的經濟模型處理程式碼探索、測試和驗證任務，而較大的前沿模型則保留規劃、需求釐清和最終審查權限，每個模型各自維護獨立的快取上下文，以避免昂貴的快取失效；以及動態路由，根據任務演變和上下文壓縮在會話期間調整模型，實現「零成本」模型升級。
在FrontierCode基準測試中，Devin Fusion將GPT-5.5和Opus 4.8級模型的開發成本平均降低35%，同時保持前沿性能，而與Fable 5搭配使用時則可降低高達41%。在內部開發中，88%的合併拉取請求完全由Fusion的自動路由驅動，不過在需要複雜開發意圖和主觀判斷的任務上，性能顯著下降。
