文章摘要
【关 键 词】 大模型、代码评估、端到端测试、真实任务、开源基准
OpenAI近日开源了名为SWE-Lancer的新型大模型代码能力评估基准，该测试基准通过真实软件开发任务和端到端测试方法，为评估大语言模型的工程实践能力提供了新标准。测试数据集包含1488个来自Upwork平台Expensify开源仓库的真实开发任务，总价值达100万美元，直接映射现实开发场景中的经济价值与技术挑战。
相较于传统测试基准SWE-Bench的局限性，SWE-Lancer的核心创新在于采用端到端测试方法。该方法通过模拟用户完整操作流程，验证应用程序的整体行为而非单一功能。例如在修复用户头像显示不一致的案例中，测试不仅检查头像上传功能，还模拟用户登录、切换账户、跨页面验证等全流程操作。这种设计有效避免了模型通过”应试技巧”通过测试的可能性，更贴近真实开发场景中多组件协同工作的复杂性。
为实现真实场景还原，SWE-Lancer引入了用户工具模块。该工具允许模型在本地运行应用程序，通过模拟用户点击、输入、提交等交互行为验证解决方案的有效性。在Expensify报销流程测试案例中，模型需模拟用户完整操作费用录入、数据提交及审批流程启动，验证其解决方案是否真正修复了数据丢失或流程卡顿等问题。这种测试机制将代码修改与实际用户体验直接关联，突破了传统单元测试的局限性。
数据集由独立开发任务（764个）和软件工程管理任务（724个）构成，总价值分别为41.5万和58.5万美元。独立开发任务要求模型完成具体功能实现或漏洞修复，而管理任务则需从多个解决方案中决策最优选项。例如在iOS图像粘贴功能开发任务中，模型需评估不同提案的技术可行性与实施成本。这种任务划分模拟了软件工程师从执行到管理的完整职业发展路径。
在首批测试中，主流大模型表现均未达预期。Claude 3.5 Sonnet在独立开发任务中通过率仅为26.2%，软件管理任务中提升至44.9%；GPT-4o在开发任务中通过率低至8%，其改进版o1在管理任务中达到46.3%。测试结果呈现显著的任务难度相关性：价值超过1000美元的Diamond级任务通过率普遍低于30%，表明当前模型处理高复杂度、高价值任务的能力仍远逊于人类工程师。
该基准的推出引发开发者社区广泛讨论，多数观点认可其将测试场景与经济价值挂钩的创新性。行业观察指出，SWE-Lancer不仅为模型能力评估提供了新维度，更揭示了AI在真实软件开发场景中的实际应用边界。随着测试基准持续演进，或将推动大模型在代码生成、系统设计等领域的实用化进程。
原文和模型
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【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 deepseek-r1
【摘要评分】 ★★★☆☆
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