Claude Opus 5.5 (max)와 GPT-6 Luna (high) 사이드킥을 갖춘 Devin Fusion은 Coding Agent Index에서 68점을 기록하며, Opus 5.5 (max)를 사용한 Claude Code보다 2점 높고 작업당 비용은 31% 더 저렴합니다
@cognition의 Devin Fusion은 프론티어급 리드 모델과 더 저렴한 사이드킥 모델을 함께 구동합니다. 두 모델은 각자의 컨텍스트와 도구로 병렬 작업을 수행하며, 리드 모델이 계획, 위임 및 최종 검토를 담당합니다. 우리는 Claude Opus 5.5 (max) + GPT-6 Luna (high)를 갖춘 Devin Fusion CLI를 벤치마크했습니다.
이 구성은 Artificial Analysis Coding Agent Index에서 68.1점을 기록했으며, 상위권에서 68.4점의 Claude Sonnet 5.5 (max)를 갖춘 Claude Code 및 68.0점의 Muse Wonder Full (max)을 갖춘 Muse Code와 근소한 차이로 맞섰습니다. 66.0점을 기록한 Claude Opus 5.5 (max)를 갖춘 Claude Code와 비교하면 작업당 비용은 $9.01 대 $13.04이고, 작업당 평균 소요 시간은 55분 대 65분입니다.
세 가지 벤치마크 전반에서 Fusion 구성은 DeepSWE v1.1(72.6% 대 68.4%)과 SWE-Atlas-QnA(69.6% 대 66.4%)에서 더 높은 점수를, Terminal-Bench 4.0(62.1% 대 63.1%)에서는 약간 낮은 점수를 기록했습니다. 이 결과는 두 모델이 함께 작업한 것, 즉 두 모델의 합산 API 비용을 포함한 결과입니다. 비용은 토큰당 종량제 API 비용이며 구독 가격이 아닙니다.