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SWE-bench

SWE-bench

一句话:SWE-bench 是一个编码 Agent 的硬核基准,看谁能真修好仓库里的 bug。

SWE-bench 是一个编码 Agent 的硬核基准,看谁能真修好仓库里的 bug。

官方来源

本站不托管、不转存,一切以官方为准。

官方未提供可热链图标,此为生成的占位图SB Princeton NLPhttps://github.com/SWE-bench/SWE-bench去官方页面
官方来源你将离开 AIWorksWell,前往 Princeton NLP。该网站不受我们控制,其内容、隐私与安全由其自行负责,请自行判断。

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联系原作者(Princeton NLP)

属于这个软件的 bug 走作者自己的官方入口——那里才是他真正收得到的地方。我们只做传递,不代替作者答问题。

这条讲什么

它是什么

SWE-bench 是面向真实 GitHub issue 的编码能力基准与榜单,用「能否真正修好一个 issue」来打分。来源:https://www.swebench.com/https://www.swebench.com/

怎么用起来

挑编码 Agent 时,看 SWE-bench 上的成绩与这个 Agent 所用的成本,两者一起看才有意义。来源:https://www.swebench.com/https://www.swebench.com/

来源与署名

Mentioned from:https://www.swebench.com/https://www.swebench.com/ · 原作者 Princeton NLP(MIT)。

给 AI 的摘要

一个面向真实软件工程的编码能力基准,题目来自开源仓库里已合并的 issue 与对应修复,要求模型自己定位并改对代码。评测口径、数据集与排行榜都在官方公开,结果可复核。

可独立摘取的答案段——AI 搜索引用出去的就是这一段。 · 本页复核于 2026-10-06

常见问题

它测的是什么能力?

测「能不能在真实仓库里定位并修好一个缺陷」,不是单轮代码生成。

分数高就能放心用吗?

不能。基准是固定口径,你的仓库、语言与依赖环境未必在里面,仍要自己小范围试。

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