智源社区 15小时前
GPT-5编程成绩有猫腻!自删23道测试题,关键基准还是自己提的
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文章揭露了OpenAI在测试GPT-5编程能力时,使用了经过自行删减的SWE-bench Verified子集(仅477个问题),而非完整的500个问题。这种做法导致GPT-5的得分可能被高估,甚至可能低于Claude Opus 4.1。OpenAI此前也曾以基础设施无法运行为由省略部分测试题。此外,测试方法是将GPT-5的最大思维努力与Opus 4.1的原始模型输出进行比较,缺乏公平性。文章还指出,SWE-bench Verified本身是OpenAI为弥补SWE-bench不足而提出的基准,如今 lại自行缩减,引发了对其测试结果可靠性的质疑,并提示读者关注原始SWE-bench榜单中Claude Opus 4.1的领先地位。

🎯 OpenAI在测试GPT-5编程能力时,故意使用了SWE-bench Verified的477个问题子集,而非完整的500个问题,这可能导致其编程能力得分被高估,有“货不对板”之嫌。

📉 这种选择性的测试方式使得GPT-5的得分与Claude Opus 4.1相比,差距被缩小,甚至可能低于后者。文章指出,如果被省略的23个问题按零分计算,GPT-5的得分会显著下降。

⚙️ OpenAI声称省略测试题的原因是其内部基础设施无法运行,这与GPT-4.1发布时提出的理由类似,但此举在用户看来显得“离谱”,尤其是在SWE-bench Verified由OpenAI自己提出以改进评估方式的背景下。

⚖️ 测试方法上,将“最大思维努力”的GPT-5与“原始模型输出”的Opus 4.1进行比较,这种不公平的对比方式进一步削弱了测试结果的参考价值。

💡 文章提醒读者,OpenAI自行省略测试题的行为已引起网友关注,其官方测试结果的可靠性存疑,并建议参考原始SWE-bench榜单,其中Claude Opus 4.1显示出领先优势。

别急着用GPT-5编程了,可能它能力没有你想象中那么强。

有人发现,官方测试编程能力用的SWE-bench Verified,但货不对板,只用了477个问题。

什么意思呢?我们知道,SWE-bench是评估模型/智能体自主编程能力的一个通用且常用的指标。而SWE-bench Verified作为它的子集,本来一共有500个问题。

现在相当于OpenAI自行省略的那23个问题,自己搞了个子集的“子集”来评估模型能力。

而如果这些题默认零分,那么得分实际上是比Claude Opus 4.1还要低的。因为现在仅有0.4%的差距。

OpenAI这种自行忽略23道题的操作,已经不是第一次了。

早在GPT-4.1发布时就信誓旦旦地说,之所以忽略是因为这些问题的解决方案无法在他们的基础设施运行。

离谱了朋友们!要知道SWE-bench Verified这个OpenAI自己提的,理由也是因为SWE-bench无法系统评估模型的编程能力,所以决定自己再提炼一个子集。

现在又因为测试题无法正常运行,所以自行又搞了个子集的“子集”。

本来以为GPT-5直播里出现图表错误已经够离谱了,结果现在告诉我这里面的成绩可能还有假?

OpenAI一直省略23个问题

已经开始有网友发现,GPT-5能力并不比Claude 4.1 Opus好多少。

现在来看,这个官方给的结果或许根本没有参考价值。

网友们除了自行忽略部分测试题,“伪造了结果”这一发现外,还发现,他们是将具有最大思维努力的GPT-5与没有扩展思维仅靠原始模型输出的Opus 4.1进行比较。这种比较实际上没有参考意义。

而他们之所以只使用477个问题来测试,理由也跟GPT-4.1发布时一样,因为他们内部的基础设施运行不了剩下的23个问题。

今年4月份发布GPT-4.1时,在同一基准仅使用477个问题下得得分在54.6%。

当时官方还指出,如果保守地将这些问题的得分定为 0,那么54.6%的得分就变成了52.1%。即便是这样,这个数值放在当时也是最高的。

而Anthropic这边,其实也已经发现了OpenAI这个操作。

就在Claude Opus 4.1发布公布编程成绩之时,在文章的末尾有这么一句话。

对于Claude 4系列模型,他们继续使用相同的简单框架,该框架仅为模型配备了两种工具——一个Bash工具和一个通过字符串替换进行文件编辑的工具,并且不再包含Claude 3.7 Sonnet中使用的第三个“规划工具”。

并在最后注明:在所有Claude 4模型中,他们报告的分数基于完整的500个问题。OpenAI模型的得分基于477道问题的子集进行报告

基准还是OpenAI自己提的

如果说,SWE-bench Verified还是OpenAI自己提的基准,那这件事就更离谱了。

这不就相当于自己搬起石头砸自己的脚啦嘛。

当时啊还是因为类似的原因——他们测试发现SWE-bench的一些任务可能难以解决甚至无法解决,导致SWE-bench无法系统性评估模型的自主编程能力。

于是乎,他们决定与SWE-bench的作者合作,决定弄出个新版本,希望能够提供更准确的评估。

他们共同发起了一项人工注释活动,共有93位资深程序员参与进来,以筛选SWE-bench测试集每个样本,从而获得适当范围的单元测试和明确指定的问题描述。

他们随机抽取了1699个样本,然后基于统一标准来进行标注。

比如,问题描述是否明确?每个注释都有一个标签,范围从 [0, 1, 2, 3],严重程度依次递增。

标签0和1 表示轻微;标签2和3表示严重,表示样本在某些方面存在缺陷,应予以丢弃。

此外,我们还会评估每个示例的难度,方法是让注释者估算开发人员确定并实现解决方案所需的时间。

最终得到了500个经过验证的样本,并且按照难度对数据集进行细分。“简单”子集包含196个小于15分钟的修复任务,而“困难”子集包含 45 个大于 1 小时的任务。

结果现在这个子集又被OpenAI缩减了。

One More Thing

不过,还是有个总榜单或许值得参考,就是那个最原始的SWE-bench。

在这个榜单中,Claude 4 Opus还是占据着领先位置。

GPT-5也已经发过好一阵了,不知道你有没有这样类似的编程体验呀?欢迎在评论区与我们分享。

参考链接:
[1]https://www.swebench.com/
[2]https://openai.com/index/introducing-gpt-5/
[3]https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-1
[4]https://x.com/SemiAnalysis_/status/1955028150217478177
[5]https://x.com/DavidOndrej1/status/1954158161721487482

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