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Cognition 宣布 Claude Fable 5 整合至 Devin。 最新模型整合 Cognition 於 2026 年 6 月 10 日宣布，最新的「Claude Fable 5」模型現已全面支援 Devin 的各項服務，包括「Devin Cloud」、「Devin Desktop」以及「Devin CLI」。使用者可透過「Devin Cloud」的「Ultra」Agent 體驗此模型，該版本專為處理長週期任務與複雜除錯場景所設計。儘管效能提升，Cognition 透過調整「harness」設定，將「Ultra」的運行成本控制在預設 Devin Agent 的 140% 以內。 效能與基準測試 「Claude Fable 5」在 Cognition 自有的工程基準測試「FrontierCode」中獲得第一名。該基準測試專注於真實世界的工程任務，評估指標包含程式碼的「可合併性（mergeability）」與「品質」。 Claude Fable 5 在 FrontierCode 基準測試中取得 46.3% 的分數，榮登第一名，顯著超越 Claude Opus 4.8 與 GPT-5.5 等模型。 該模型具備優異的長週期推理與除錯能力。 支援開箱即用的工具泛化能力，涵蓋從「MCP」整合到電腦操作（computer use）等多種應用。 在提升評分表現的同時，優化了模型輸出與「token」使用量的比例，避免過度消耗資源。 根據 Cognition 官方推文，Claude Fable 5 在 FrontierCode 基準測試中榮登第一名，在不同的平均輸出 token 數量下皆展現出領先其他模型（如 Opus 4.8、GPT-5.5 等）的最高加權評分（最高達 46.2%）。 實際應用案例 Cognition 同步分享了金融科技公司「Nubank」利用 Devin 進行大規模程式碼重構的案例。面對擁有 8 年歷史、超過 600 萬行程式碼的單體架構 ETL 系統，Nubank 透過「Devin」將任務拆解並自動化處理： 透過針對性的微調（fine-tuning），Devin 在處理資料類別遷移任務時，速度提升 4 倍，單項子任務耗時從 40 分鐘縮短至 10 分鐘。 最終實現了 8 至 12 倍的工程效率提升，並將遷移成本降低超過 20 倍。 該專案證明了 Devin 在處理重複性高、邊緣案例複雜的工程任務時，能有效協助工程師將精力轉向核心業務開發。 欲了解更多資訊或開始使用，請造訪 Devin 官方網站 或閱讀 官方部落格說明。原文：https://easyvibecoding.app/curated/1860