SWE-Lancer：OpenAI推出的开源软件工程能力评估基准

SWE-Lancer是由Openai推出的一项基准测试，主要用于评估处理开泊软件工程工作的模型性能。该测试收集了来自Upwork的超过1400个任务，这些任务总价值约100万美元。SWE - Lancer聚焦于评估代码补丁和管理决策，通过让模型从多个选项里挑选最佳提案，尽可能真实地模拟工程团队的角色工作场景。

核心评估维度：

评估任务多样性方面

SWE - Lancer涵盖各种各样的软件开发任务类型，这使得它成为分析模型能力十分有效的工具。它要求模型从给定的多个选项中选取最佳解决方案，这种方式能让基准测试更贴合实际地反映工程团队的工作流程。

经济价值评估方面

这个基准测试不只是评估技术能力，还会考量任务的经济价值。这种评估方法为衡量模型在现实世界应用中的有效性开辟了新的视角，能让开发者更好地理解AI模型可能带来的经济效益。

SWE-Lancer的功能特征：

真实世界任务：SWE - Lancer包含一系列真实的软件开发任务，这些任务的涵盖范围从微小的bug修复到大型功能实现，这样能确保模型在实际开发场景下的有效评估。

端到端测试：与传统的单元测试不同，SWE - Lancer采用端到端测试法，这就要求模型具备处理完整问题的能力，更加接近软件工程师在实际工作中的决策流程。

多选项评估：模型要从多个可能的解决方案里挑选最佳提案，这模拟了工程团队面临问题时的决策过程。

经济价值映射：任务价值总计100万美元，这一方面体现了任务的复杂性和重要性，另一方面也展示了模型表现可能产生的潜在经济影响。

SWE-Lancer的应用：

• 模型性能评估：为研究者和开发者搭建了一个测试平台，可用于测试和对比大型语言模型在软件工程任务上的表现。

• 软件开发辅助：从长远来看，SWE - Lancer或许能够帮助优化人工智能在软件开发当中的应用，例如自动代码审查、错误修复建议等。

• 教育与培训：能够作为教学工具，助力学生和开发者理解软件工程的最佳实践方法以及面临的挑战。

• 行业标准：有望成为评估人工智能在软件工程领域实用性的行业标准。

SWE-Lancer的使用方法：

• 选择任务：从SWE - Lancer提供的任务列表里挑选一个或者多个要评估的任务。

• 模型处理：将选好的任务输入到人工智能模型中，模型会依据自身的训练情况和能力对任务进行执行。

• 结果评估：对模型生成的结果进行评估，查看是否符合预先设定的质量标准，并且根据任务的经济价值加以分析。

论文：https://arxiv.org/abs/2502.12115

详细：https://openai.com/index/swe-lancer/