Participe de nossos boletins diários e semanais para obter as atualizações mais recentes e conteúdo exclusivo sobre a cobertura de IA líder do setor. Saber mais
Até o momento, as plataformas de codificação da Vibe se basearam em grande parte dos grandes modelos de idiomas existentes (LLMS) para ajudar a escrever o código.
No entanto, a redação do código é apenas uma das muitas tarefas diferentes que os desenvolvedores precisam executar para criar uma plataforma de produção de grau de qualidade integral. Outras tarefas no fluxo de trabalho completo de engenharia de software exigem o uso de ferramentas diferentes para ajudar a revisar, comprometer e manter o código ao longo do tempo. É um desafio que a Windsurf (anteriormente Codeium) está enfrentando uma série de novos modelos de IA de fronteira que ele chama de SWE-1 (engenheiro de software 1) como parte da atualização do Wave 9 da empresa.
A notícia vem quando Windsurf está no meio de ser adquirido pelo líder da IA Openai por até US $ 3 bilhões. Esse acordo ainda não foi encerrado formalmente, e Windsurf não está comentando publicamente sobre o acordo.
O SWE-1 é uma família de modelos de IA de classe fronteira projetados especificamente para acelerar todo o processo de engenharia de software. Ao contrário dos modelos de IA de uso geral que foram adaptados para tarefas de codificação, a família SWE-1 foi construída para abordar todo o espectro de atividades de engenharia de software.
Os novos modelos visam apoiar os desenvolvedores por meio de várias superfícies, estados de trabalho incompletos e tarefas de longa duração que caracterizam o desenvolvimento de software do mundo real. Disponível imediatamente para os usuários do Windsurf, o SWE-1 marca a entrada da empresa no desenvolvimento de modelos de fronteira com desempenho competitivo para modelos de fundação estabelecidos, mas com foco nos fluxos de trabalho de engenharia de software.
“Nosso principal objetivo aqui é acelerar toda a engenharia de software em 99%”, disse Anshul Ramachandran, chefe de produto e estratégia da Windsurf, à VentureBeat.
Os desenvolvedores corporativos precisam de mais do que apenas modelos compatíveis com codificação
A inovação principal por trás do SWE-1 é o reconhecimento de Windsurf de que a codificação representa apenas uma fração do que os engenheiros de software realmente fazem.
Essa abordagem aborda uma limitação crítica nos LLMs atuais de codificação de IA. Muitos modelos diferentes podem ser usados hoje para escrever o código do aplicativo, incluindo o GPT-4.1 do OpenAI, o Anthropic Claude 3.7 e o Google Gemini 2.5 Pro E/S Edition.
O Windsurf possui uma interface modular que pode permitir o uso de vários modelos diferentes. Ramachandran explicou que os usuários do Windsurf deram ao feedback da empresa que os modelos de codificação existentes tendem a se sair bem com a orientação do usuário, mas com o tempo tendem a perder as coisas.
Essa limitação decorre de uma diferença fundamental na estrutura da tarefa. Embora a geração de códigos seja frequentemente uma tarefa única, a engenharia real de software envolve a navegação de várias ferramentas, o trabalho com código incompleto e mantendo o contexto em projetos de longa duração.
A família SWE-1: criada para propósitos para diferentes tarefas de engenharia
Em vez de criar uma solução única, a Windsurf desenvolveu três modelos especializados:
- Swe-1: Modelo de tamanho completo projetado para raciocínio avançado e uso de ferramentas, disponíveis para todos os usuários pagos.
- Swe-1-lite: Um modelo menor, mas poderoso, substituindo a base de cascata existente da Windsurf, disponível para todos os usuários (gratuitos e pagos).
- Swe-1-mini: Um modelo leve que alimenta previsões de código passivo na guia Windsurf, ilimitado para todos os usuários.
Os modelos SWE foram construídos através de um extenso processo de treinamento interno, focado especificamente em tarefas de engenharia de software. Ramachandran disse que a empresa usou um novo modelo de dados com etapas seqüenciais para o treinamento.
Benchmarks de desempenho: como o SWE-1 se compara
Enquanto o SWE-1 não está posicionado para substituir os modelos de fundação dos principais laboratórios, a Windsurf afirma que atinge o desempenho da classe fronteira especificamente para tarefas de engenharia de software. A empresa relata que supera substancialmente os modelos de fundação de médio porte e os modelos de peso aberto.
No entanto, o Windsurf é cuidadoso para não exagerar esses resultados iniciais.
“Mesmo nosso benchmark mostra que não é objetivamente melhor do que todos os outros modelos”, reconheceu Ramachandran.
Em vez disso, o objetivo é posicionar o SWE-1 como o primeiro passo em direção a modelos criados para fins específicos, que acabarão por superar os de uso geral para tarefas específicas de engenharia-e potencialmente a um custo menor.
A borda técnica: conscientização do fluxo e cronogramas compartilhados
O que torna a abordagem de Windsurf tecnicamente distinta é sua implementação do conceito de conscientização sobre fluxo.
A idéia básica é que um fluxo de etapas precisa acontecer como parte do desenvolvimento da empresa. Em vez de apenas escrever código para uma etapa específica, a conscientização do fluxo é sobre o contexto mais amplo.
A conscientização do fluxo está centrada na criação de uma linha do tempo compartilhada de ações entre seres humanos e IA no desenvolvimento de software. A idéia principal é transferir progressivamente tarefas de humanos para IA, entendendo onde a IA pode ajudar com mais eficácia.
Essa abordagem cria um loop de melhoria contínua para os modelos.
“À medida que continuamos a melhorar os modelos, mais as etapas da linha do tempo compartilhadas serão invertidas do humano para a IA”, disse Ramachandran. “A IA será capaz de fazer mais coisas que o humano tinha que fazer antes, porque a IA não estava certa.”
O que isso significa para os tomadores de decisão técnicos
Para empresas de construção ou manutenção de software, o SWE-1 representa uma evolução importante no desenvolvimento assistido pela AA. Em vez de tratar os assistentes de codificação de IA como simplesmente ferramentas de preenchimento automático, essa abordagem promete acelerar todo o ciclo de vida do desenvolvimento.
O impacto potencial se estende além de apenas escrever o código mais rapidamente. O reconhecimento de que o desenvolvimento de aplicativos está mais envolvido ajudará a amadurecer o paradigma de codificação da vibração a ser mais aplicável ao desenvolvimento estável do software corporativo.
Embora ainda seja os primeiros dias para o SWE-1, esse movimento é importante. Se e quando o OpenAI concluir a aquisição da Windsurf, os novos modelos podem se tornar ainda mais importantes à medida que se cruzam com os maiores recursos de pesquisa e desenvolvimento de modelos que ficarão disponíveis.
Os líderes técnicos devem considerar quanto de seu fluxo de trabalho de desenvolvimento pode se beneficiar da assistência da IA além da mera geração de código. As equipes gastando tempo significativo nas análises de código, depuração e gerenciamento da dívida técnica podem ter benefícios mais substanciais de ferramentas como o SWE-1 do que aquelas focadas principalmente em gerar novo código.
