SWE-Bench

引言 评测是衡量Agent能力的唯一客观标准。2026年，Agent评测基准从单一任务型向综合型演进，覆盖了代码生成、网页操作、多轮对话、工具调用等多个维度。本文深度解析主流评测基准的设计理念和适用场景。 主流评测基准对比 GAIA（General Assistant Benchmark） 定位： 通用AI助手能力评测 设计特点： 真实场景任务：文件处理、邮件回复、数据分析 多模态输入：文本、表格、PDF 开放域：不限定特定领域 评测维度： 工具使用能力 信息整合能力 复杂任务分解 局限性： 评分标准主观性强 任务难度分布不均 SWE-bench（Software Engineering Benchmark） 定位： 代码问题修复能力评测 设计特点： 真实GitHub Issue 需要理解代码库并生成修复 自动验证（测试通过即成功） 评测维度： 代码理解 Bug定位 修复生成 测试验证 优势： 客观可验证 贴近真实开发场景 局限性： 仅覆盖代码场景 对大型代码库支持有限 AgentBench 定位： Agent工具使用能力评测 设计特点： 模拟操作系统环境 提供API和命令行工具 多步任务完成度 评测维度： 工具选择 参数生成 错误恢复 任务规划 WebArena 定位： 网页操作能力评测 设计特点： 模拟真实网站（电商、地图、邮件等） 需要GUI理解和操作 多步骤网页任务 评测维度： 网页理解 元素定位 操作序列规划 状态跟踪 评测方法论 评分体系 Agent能力 = f(任务完成度, 效率, 资源消耗, 安全性) 权重分配： ...

引言 2026年，代码大模型的评测标准发生了根本性变化。传统的HumanEval等基准已无法区分顶级模型，SWE-Bench Pro成为新的黄金标准。SWE-Bench Pro包含500+真实企业级软件工程任务，要求模型理解大型代码库、修复复杂bug、实现跨文件功能。本文将以SWE-Bench Pro为核心，全面对比2026年主流代码大模型。 基准体系 SWE-Bench Pro详解 SWE-Bench Pro的评测维度： 维度 占比 说明 Bug修复 30% 真实GitHub issue修复 功能实现 25% 根据需求实现新功能 重构 15% 代码重构和优化 测试编写 10% 单元测试和集成测试 文档更新 10% API文档和注释 依赖管理 10% 版本升级和兼容性 涉及的语言分布：Python(35%)、JavaScript/TypeScript(25%)、Java(15%)、Go(10%)、Rust(8%)、C++(7%)。 其他代码基准 基准 测试内容 难度 区分度 SWE-Bench Pro 真实工程任务 极高 高 HumanEval+ 函数级代码生成 中 低 MBPP+ 基础编程 低 低 MultiPL-E 多语言生成 中 中 LiveCodeBench 竞赛编程 高 中 CodeXGLUE 代码理解 中 中 2026年代码模型排行榜 闭源模型排行 排名 模型 SWE-Bench Pro HumanEval+ LiveCodeBench 综合分 1 Claude Opus 4.1 47.6% 94.3% 78.5% 73.5 2 GPT-5.5 44.2% 95.1% 82.3% 73.9 3 Gemini 3.5 Pro 32.1% 92.8% 71.2% 65.4 4 DeepSeek V4 38.5% 91.5% 68.8% 66.3 5 Qwen3.5 Max 35.8% 89.5% 65.3% 63.5 6 GLM-5-Plus 36.2% 90.5% 62.5% 63.1 7 Mistral Large 3 28.5% 83.1% 55.2% 55.6 关键发现：GPT-5.5在综合分上略高于Claude Opus 4.1，但在SWE-Bench Pro上落后3.4个百分点。这说明GPT-5.5在算法和竞赛编程上更强，而Claude在真实工程任务上更胜一筹。 ...

2026 年，代码大模型的评测进入 SWE-Bench Pro 时代。相比旧版 SWE-Bench，Pro 版本引入了多文件重构、跨仓库依赖、实时调试反馈三个新维度，全面考察模型的软件工程能力而非简单的代码生成。本文将基于 SWE-Bench Pro 及多项代码基准，给出 2026 年最权威的代码模型排行。 一、评测体系说明 SWE-Bench Pro SWE-Bench Pro 包含 500 个真实 GitHub Issue，覆盖 Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、Rust 五种语言。每个 Issue 要求模型： 理解 Issue 描述与相关代码上下文 定位需要修改的文件（平均 3.7 个文件） 生成修复 Patch 通过现有测试 + 新增测试验证 其他基准 基准 测试内容 题量 LiveCodeBench 2026 竞赛编程 312 HumanEval+ 函数级代码生成 164 ClassEval 面向对象代码生成 100 CodeComplex 复杂算法实现 80 二、2026 代码模型排行榜 排名 模型 SWE-Bench Pro LiveCodeBench HumanEval+ ClassEval CodeComplex 1 Claude Opus 4.1 52.3% 84.5% 97.2% 89.3% 82.1% 2 GPT-5.5 47.8% 81.2% 96.1% 86.7% 80.5% 3 Gemini 4.0 41.5% 78.3% 93.8% 83.5% 77.2% 4 DeepSeek V4-Coder 38.5% 76.8% 94.1% 82.1% 76.8% 5 Qwen3.5-Coder-72B 35.2% 74.5% 93.8% 80.3% 74.5% 6 Llama 4 Maverick 32.8% 71.2% 92.3% 78.5% 72.1% 7 GLM-5-Coder 30.1% 68.7% 91.5% 76.8% 70.3% 8 Mistral Codestral 2 28.5% 67.3% 90.8% 75.2% 68.7% 9 CodeLlama 4-70B 22.1% 62.5% 88.1% 71.3% 65.2% 10 DeepSeek-R2-Distill-32B 20.8% 65.3% 89.2% 72.5% 66.8% 三、SWE-Bench Pro 分项分析 按编程语言 语言 Claude Opus 4.1 GPT-5.5 Gemini 4.0 DeepSeek V4-Coder Python 58.7% 53.2% 46.8% 43.5% JavaScript/TS 51.2% 47.5% 42.3% 38.7% Java 49.8% 44.3% 39.5% 36.2% Go 47.3% 42.1% 37.8% 34.5% Rust 43.5% 38.7% 33.2% 30.1% Claude Opus 4.1 在所有语言上均领先，Python 优势最大。Rust 是所有模型的短板——内存安全相关的 Bug 修复需要深度的类型系统理解。 ...

引言 代码生成是 LLM 最成功的落地场景之一，但「能写代码」和「能解决工程问题」之间有巨大鸿沟。HumanEval 上的 90% 通过率并不意味着模型能胜任真实的软件工程工作。本文系统梳理 2026 年代码 LLM 评估从基础到工程级的完整体系。 一、基础代码生成评估 1.1 HumanEval HumanEval 由 OpenAI 在 2021 年发布，是代码 LLM 评估的元老级 Benchmark。包含 164 个 Python 编程任务，每个任务包含函数签名、docstring 和测试用例。 评估方式： 给定函数签名和 docstring，模型生成函数体，用测试用例验证正确性。 Pass@k 指标： Pass@k = 1 - C(n-c, k) / C(n, k) 其中 n 是总采样数，c 是通过测试的采样数，k 是允许的尝试次数。 2026 年头部模型 Pass@1： 模型 HumanEval Pass@1 GPT-5 96.2% Claude 4 Opus 95.8% Gemini 2.5 Ultra 94.1% DeepSeek-Coder V2.5 93.5% Llama 3.3 70B 88.7% 问题： HumanEval 已严重饱和，头部模型差距不到 8 个百分点，基本失去区分度。 ...