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SWE-bench

随着大语言模型(LLM)的快速发展,它们在自然语言处理(NLP)、代码生成等领域的表现已达到前所未有的高度。然而,现有的代码评测基准(如 HumanEval)通常侧重于**自包含的、较短的代码生成任务**,而未能充分模拟真实世界的软件开发环境。为弥补这一空白,研究者提出了一种全新的评测基准——**SWE-Bench**,旨在测试 LLM 在**真实软件工程问题**中的能力。

更新于 2026年3月22日·1,805 次浏览
当前榜首
Anthropic
Claude Opus 4.6
Anthropic
77.83得分
问题数量
2294
发布机构
普林斯顿大学
评测类别
编程与软件工程
评测指标
Accuracy
支持语言
英文
难度等级
高难度

简介

一个从GitHub上提炼的真实世界的Python代码仓的任务评测数据集

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SWE-bench评测最新大模型排名与完整榜单数据

查看 SWE-bench 的最新得分、模型模式、发布时间与参数规模,快速了解当前完整榜单表现。

数据来源:DataLearnerAI

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

模型模式说明
许可证:
来源:
模型发布时间截止:

SWE-bench 排名

排名模型开源情况
Anthropic
Claude Opus 4.6
扩展思考工具
77.83
2026-02-05未知闭源
xAI
Grok 4 Code
常规模式
72.00
2025-07-03未知闭源