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OpenAI 挑戰 AI 評測基準 SWE-Bench Pro:約 30% 存在評測缺陷

2026年7月9日 15:44
OpenAI 挑戰 AI 評測基準 SWE-Bench Pro:約 30% 存在評測缺陷

重點摘要

首頁 > 智能時代>人工智能 OpenAI 挑戰 AI 評測基準 SWE-Bench Pro:約 30% 存在評測缺陷 2026/7/9 15:44:27 來源:IT之家 作者:故淵 責編:故淵 評論: IT之家 7 月 9 日消息,OpenAI 昨日(7 月 8 日)發佈博文,挑戰行業權威評測基準 SWE-Bench Pro,認為在 731 個公開測試任務中,約 30% 存在評測缺陷。

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首頁 > 智能時代>人工智能 OpenAI 挑戰 AI 評測基準 SWE-Bench Pro:約 30% 存在評測缺陷 2026/7/9 15:44:27 來源:IT之家 作者:故淵 責編:故淵 評論: IT之家 7 月 9 日消息,OpenAI 昨日(7 月 8 日)發佈博文,挑戰行業權威評測基準 SWE-Bench Pro,認為在 731 個公開測試任務中,約 30% 存在評測缺陷。 IT之家注:SWE-Bench Pro 是由 Scale AI 推出的大語言模型與 AI 智能體編程能力評測基準,因高度貼近實際企業級開發且具備極高的防作弊標準,現已成為 AI 軟件工程領域的行業權威基準。 OpenAI 在博文中指出,在 731 個公開測試任務中,前沿模型在 8 個月內通過率從 23. 3%,認為該基準已無法有效評估模型的軟件開發能力。 OpenAI 介紹稱,其數據點分析流程標記出 200 個失效任務,佔全部 731 個公開任務的 27. 4%;並行開展的人工標註活動識別出 249 個失效任務,佔 34. 基於上述兩條審查路徑,OpenAI 預估 WE-Bench Pro 約 30% 的任務存在缺陷。 在問題類型方面,OpenAI 將其劃分為 4 類:測試過嚴,把題面未寫明的實現方式也列為硬性要求提示不充分,隱藏測試執行未寫明、且無法合理推斷的要求測試範圍過窄,不完整修復也可能通過。 提示具有誤導性,指向與測試要求不一致的行為OpenAI 還披露一個典型問題,題面要求把內容轉為 Markdown 時,行首加入 1 個空格,但隱藏測試卻要求 2 個空格,導致模型按說明編寫代碼仍被判錯。

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