🎯SWE-bench是用于评估LLM解决GitHub上真实软件问题能力的基准测试数据集，收集了众多Issue-Pull Request对，测试时LLM需根据代码库和问题描述生成补丁来解决问题

🚧OpenAI指出SWE-bench存在三个主要问题，包括单元测试过于严格、问题描述不明确、开发环境难以设置

🌟SWE-bench Verified使用容器化Docker环境开发新评估工具包，使评估过程更一致可靠，降低环境设置问题发生的可能性，提高了AI模型在软件工程任务中的表现能力

IT之家 8 月 15 日消息，OpenAI 公司于 8 月 13 日发布新闻稿，宣布推出 SWE-bench Verified 代码生成评估基准，解决了此前的局限性问题，能够更准确地评估人工智能模型在软件工程任务中的表现。

SWE-bench

IT之家注：SWE-Bench 是一个用于评估 LLM 解决 GitHub 上真实软件问题能力的基准测试数据集。

它收集了来自 12 个流行的 Python 仓库的 2294 个 Issue-Pull Request 对。在测试时，LLM 会拿到一个代码库和 issue 描述，然后生成一个补丁来解决 issue 描述的问题。

该基准使用两种类型的测试：

FAIL_TO_PASS 测试用于检查问题是否已得到解决

PASS_TO_PASS 测试用于确保代码更改不会破坏现有功能。

SWE-bench 的问题

OpenAI 指出了 SWE-bench 的三个主要问题：

单元测试过于严格：用于评估解决方案正确性的单元测试往往过于具体，有时甚至与问题无关，这可能导致拒绝正确的解决方案。

问题描述不明确：许多样本的问题描述不够具体，导致问题是什么以及应如何解决含糊不清。

开发环境难以设置：有时很难可靠地为代理设置 SWE-bench 开发环境，从而无意中导致单元测试失败。

SWE-bench Verified

SWE-bench Verified 的主要改进之一是使用容器化 Docker 环境开发了新的评估工具包。

这一改进旨在使评估过程更加一致和可靠，降低与开发环境设置相关的问题发生的可能性。

例如，GPT-4o 解决了 33.2% 的样本，而表现最佳的开源代理框架 Agentless 的得分翻了一番，达到 16%。

性能的提高表明，SWE-bench Verified 更好地捕捉到了人工智能模型在软件工程任务中的真正能力。