OpenAI发布SWE-Lancer基准测试：评估AI在现实世界软件工程中的表现

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OpenAI发布SWE-Lancer基准测试，评估AI在现实软件工程任务中的表现。数据集包含Upwork的1400+任务，总价值百万美元，旨在推动AI在软件工程领域的研究。

原文标题：OpenAI 发布大模型现实世界软件工程基准测试 SWE-Lancer

原文作者：AI前线

冷月清谈：

OpenAI发布了SWE-Lancer基准测试，旨在评估AI大语言模型在现实世界自由职业软件工程任务中的表现。该基准测试基于Upwork的1400多个真实任务，总价值高达百万美元，涵盖了应用程序逻辑开发、UI/UX设计、服务器端逻辑实现等多种任务，模拟了实际的自由职业场景。SWE-Lancer采用专业工程师验证的端到端测试方法，从经济价值和复杂性角度评估模型性能。初步结果显示，尽管AI大语言模型进步显著，但在应对多数任务时仍面临挑战。该项目旨在推动对AI在软件工程领域经济影响的研究，将模型性能与货币价值联系起来，突显了持续优化AI技术的重要性。目前表现最好的模型是Claude 3.5 Sonnet，在独立编码任务中的成功率为26.2%，表明AI仍有很大的提升空间。

怜星夜思：

1、SWE-Lancer 将模型性能与金钱挂钩，这是否会鼓励开发者为了基准测试而牺牲代码质量或可维护性？
2、SWE-Lancer 主要关注独立编码任务，但在现实世界中，软件工程往往需要团队协作和沟通。这个基准测试是否忽略了 AI 在这些方面的潜力？
3、既然 SWE-Lancer 使用了 Upwork 的真实任务数据，那么如何保证这些任务的公平性和代表性，避免引入偏差？

原文内容

作者 | Daniel Dominguez
译者 | 明知山
策划 | 丁晓昀  

OpenAI 发布 SWE-Lancer 基准测试，用于评估 AI 大语言模型在现实世界自由职业软件工程任务中的表现。该基准测试的数据集包含来自 Upwork 的 1400 多个任务，总价值高达 100 万美元。这些任务既包括独立的编码活动，也包括管理决策，复杂程度和报酬各有不同，充分模拟了现实世界中的自由职业场景。

SWE-Lancer 通过严格的评估方法来反映软件工程的经济价值和复杂性。它采用经过专业工程师验证的先进的端到端测试方法来评估模型在实际环境中的表现。尽管 AI 大语言模型近期取得了显著进展，但初步结果显示，这些模型在应对基准测试中的多数任务时仍然面临严峻挑战。

基准测试涵盖了多种任务，如应用程序逻辑开发、UI/UX 设计以及服务器端逻辑实现，确保能够对模型能力进行全面的评估。SWE-Lancer 还为研究人员提供了一个统一的 Docker 镜像和公共评估拆分，用以促进 AI 模型评估过程中的协作和透明度。

该项目旨在推动对 AI 在软件工程领域经济影响的研究，特别是潜在的生产力提升和对劳动力市场的影响。通过将模型性能与货币价值联系起来，SWE-Lancer 展现了 AI 在软件工程中的实际影响，并凸显了持续优化 AI 技术的重要性。

在基准测试中表现最好的模型是 Claude 3.5 Sonnet，在独立编码任务中的成功率为 26.2%，这表明 AI 能力仍有很大的提升空间。许多模型在需要深度上下文理解或评估多个提案的任务方面表现不佳，这表明未来的模型可能需要更复杂的推理能力。

一些评论表示对 SWE-Lancer 的实际应用表示怀疑，认为可能只对特定群体有吸引力，另一些人则认为这是理解 AI 对软件工程社会经济影响的关键一步，与行业向 AI 驱动的生产力工具发展的整体趋势相契合，正如 Gartner 2027 所预测的软件工程智能平台的广泛采用。

用户 Alex Bon 表示：

终于有机会让 AI 证明它也能在零工经济中生存下来了！

独立黑客 Jason Leow 则表示：

我喜欢这个发展方向。用全栈问题进行测试，将其与市场价值联系起来，这正是日常开发工作所面临的东西。我一直觉得旧的基准测试有些不太对劲。

SWE-Lancer 为评估 AI 在自由职业软件工程中的应用提供了一个重要的框架，揭示了 AI 在实际应用中的挑战与机遇。基准测试的结果凸显了进一步研究和开发的必要性，以便提升 AI 模型在现实世界软件工程任务中的表现。

查看英文原文：

https://www.infoq.com/news/2025/03/openai-swe-benchmark/
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这让我想到了“劣币驱逐良币”的现象。如果 SWE-Lancer 只看重结果（比如是否完成任务），而忽略过程（比如代码质量），那么最终可能会导致低质量、但跑分高的 AI 模型占据市场，而真正优秀、但跑分不突出的模型反而被埋没。这对于整个行业的发展来说，绝对不是一件好事。

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我觉得可以借鉴一下 A/B 测试的思路。OpenAI 可以将 Upwork 上的任务随机分配给不同的 AI 模型，然后比较它们的表现。同时，也可以将这些任务分配给人类开发者，作为对照组。通过比较 AI 模型和人类开发者的表现，可以更好地评估 AI 的能力，并发现潜在的偏差。

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从经济学的角度来看，任何绩效考核体系都存在被“钻空子”的风险。关键在于如何设计合理的评估指标，避免过度关注单一指标。SWE-Lancer 在评估时应该综合考虑代码的质量、效率、可维护性等多个维度，而不仅仅是完成任务的成功率。同时，也需要建立相应的监督机制，防止开发者为了追求基准测试的高分而牺牲代码质量。

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从软件工程的角度来看，SWE-Lancer 更像是一个单元测试，而不是一个集成测试。它主要评估 AI 在单个任务上的表现，而忽略了 AI 在整个软件开发生命周期中的作用。未来的基准测试应该更加关注 AI 如何与其他工具和人类开发者协同工作，共同完成复杂的软件工程项目。

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你说的很对！SWE-Lancer 确实存在一定的局限性。现实中的软件开发不仅仅是写代码，还包括需求分析、设计、测试、部署，以及团队成员之间的沟通和协作。如果只关注独立编码能力，很容易忽略 AI 在辅助团队协作、提高沟通效率方面的潜力。想象一下，如果 AI 能够自动生成会议纪要、整理需求文档、甚至辅助代码评审，那将大大提高团队的整体效率。

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从统计学的角度来看，我们需要关注样本的随机性和独立性。如果 Upwork 上的任务是经过精心挑选的，而不是随机抽取的，那么 SWE-Lancer 的结果就可能存在选择性偏差。此外，如果某些任务之间存在关联性，比如它们属于同一个项目，或者由同一个客户发布，那么 SWE-Lancer 的结果就可能存在相关性偏差。这些偏差都会影响基准测试的可靠性。

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这是一个非常关键的问题！任何基准测试的有效性都取决于数据的质量。如果 Upwork 上的任务本身存在偏差，比如某些类型的任务数量过多，或者某些任务的难度明显偏高或偏低，那么 SWE-Lancer 的结果就可能不够客观。我们需要了解 OpenAI 在选择和处理这些任务时，是否进行了一些筛选和平衡，以确保数据的公平性和代表性。

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我觉得这个问题提的很好！确实存在这种可能性。如果过分强调基准测试的成绩，开发者可能会为了短期利益而采用一些“hack”手段，比如过度优化某些特定场景，而忽略了代码的长期可维护性、可读性和扩展性。这就像为了考试拿高分而死记硬背一样，最终可能会适得其反。

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我一直认为，AI 的最大价值在于提升人类的工作效率，而不是完全取代人类。在团队协作方面，AI 可以承担一些重复性的、繁琐的任务，比如代码格式化、代码审查、自动生成文档等，从而让开发者可以更加专注于创新性和创造性的工作。未来的 AI 工具应该朝着这个方向发展。