DeepSWE ist ein robuster AI-Coding-Benchmark, der entwickelt wurde, um die echten Problemlösungsfähigkeiten von agentischer AI in neuartigen, ungesehenen Szenarien zu bewerten.
Stork Quadrant
An LLM can do most of what this tool's UI promises. No moat, no agent presence.
“This is a benchmark tool, which means its core product is a curated set of problems and a scoring harness. LLMs can generate novel coding problems, and the open-source community already produces competing benchmarks freely. There is no proprietary data, no network effect, no regulatory gate. This will be commoditized fast.”
An LLM alone could replace
The only real move is to own a continuously refreshing problem set sourced from real production codebases under license — problems that can't be scraped or replicated — and sell access to that corpus to model labs who need eval data they can trust hasn't leaked into training sets.
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[](https://www.stork.ai/en/deepswe)
overview
DeepSWE ist ein von Datacurve entwickeltes AI-Coding-Benchmark-Tool, das Forschern, Modell-Anbietern und Ingenieurteams ermöglicht, die echten Problemlösungsfähigkeiten von agentischer AI in neuartigen, ungesehenen Szenarien zu bewerten. Es bietet eine kontaminationsfreie Umgebung zur Beurteilung der AI-Leistung bei realistischen, langfristigen Software-Engineering-Aufgaben.
quick facts
| Attribut | Wert |
|---|---|
| Entwickler | Datacurve |
| Geschäftsmodell | Freemium |
| Preisgestaltung | Freemium: Kostenlose Stufe verfügbar |
| Plattformen | Web |
| API verfügbar | Ja (über Evaluation Harness auf GitHub) |
features
DeepSWE integriert mehrere technische Merkmale, die eine rigorose und zuverlässige Bewertung von AI-Coding-Agenten ermöglichen und Einschränkungen früherer Benchmarks adressieren.
use cases
DeepSWE wird von verschiedenen Akteuren in den Bereichen AI und Software-Engineering aufgrund seiner spezialisierten Bewertungsfähigkeiten genutzt.
pricing
DeepSWE basiert auf einem Freemium-Modell und bietet eine kostenlose Stufe für den Zugang zu seinen Benchmark-Funktionen. Spezifische Details zu kostenpflichtigen Stufen oder erweiterten Funktionen über das kostenlose Angebot hinaus sind nicht öffentlich detailliert, aber das Freemium-Modell deutet darauf hin, dass ein grundlegender Zugang kostenlos verfügbar ist, mit potenziellen Premium-Funktionen oder höheren Nutzungslimits, die über kostenpflichtige Pläne erhältlich sind.
competitors
DeepSWE ist als Benchmark der zweiten Generation positioniert und bietet deutliche Vorteile gegenüber bestehenden AI-Coding-Bewertungstools.
SWE-bench evaluates AI agents on their ability to resolve real-world software engineering issues sourced from GitHub, focusing on data contamination resistance and realistic problem-solving.
Similar to DeepSWE, SWE-bench focuses on evaluating agentic AI's problem-solving in coding. Its emphasis on real-world GitHub issues provides a large, diverse dataset, while DeepSWE emphasizes 'novel, unseen scenarios.' SWE-bench is a public benchmark, often used by researchers and companies to report model performance.
This benchmark assesses AI agents on multi-step coding tasks in fully sandboxed environments, evaluating long-horizon planning, error recovery, and diverse software engineering capabilities.
Like DeepSWE, Snorkel's benchmark targets agentic AI and problem-solving in coding. It distinguishes itself by focusing on multi-step tasks and robust error recovery within sandboxed environments, aligning with DeepSWE's 'genuine problem-solving capabilities' on complex scenarios.
ProjDevBench evaluates AI coding agents on their ability to perform end-to-end project development, from system architecture design to iterative solution refinement.
While DeepSWE focuses on novel, unseen scenarios for problem-solving, ProjDevBench extends the scope to full project development, requiring agents to plan, implement, and integrate components at a higher level of abstraction. Both aim to assess deep coding capabilities beyond simple function generation.
DeepSWE ist ein von Datacurve entwickeltes AI-Coding-Benchmark-Tool, das Forschern, Modell-Anbietern und Ingenieurteams ermöglicht, die echten Problemlösungsfähigkeiten von agentischer AI in neuartigen, ungesehenen Szenarien zu bewerten. Es bietet eine kontaminationsfreie Umgebung zur Beurteilung der AI-Leistung bei realistischen, langfristigen Software-Engineering-Aufgaben.
DeepSWE basiert auf einem Freemium-Modell und bietet eine kostenlose Stufe, damit Benutzer auf seine Benchmark-Funktionen zugreifen können. Details zu spezifischen kostenpflichtigen Stufen oder erweiterten Funktionen werden nicht öffentlich bekannt gegeben, aber die Freemium-Struktur gewährleistet einen kostenlosen Basiszugang.
Zu den Hauptmerkmalen von DeepSWE gehören die Bewertung der echten Problemlösungsfähigkeiten von agentischer AI in neuartigen, ungesehenen Szenarien, die Bereitstellung eines kontaminationsfreien Benchmarks mit 113 Aufgaben über 91 Open-Source-Repositories hinweg und der Einsatz robuster, verhaltensbasierter Verifizierer. Es beurteilt die Fähigkeit von Agenten in Repository-Exploration, Multi-Datei-Änderungen und Verhaltenskorrektheit und bietet Einblicke in die Leistung von AI-Coding-Modellen.
DeepSWE ist primär für Forscher, Modell-Anbieter und Ingenieurteams gedacht, die führende AI-Coding-Agenten bei realistischen, langfristigen Software-Engineering-Aufgaben rigoros bewerten und vergleichen müssen. Entwickler, Geschäftsinhaber und Unternehmenskäufer nutzen es auch, um die wahren Problemlösungsfähigkeiten von AI-Modellen zu beurteilen und Entwicklungs- oder Beschaffungsentscheidungen zu treffen.
DeepSWE unterscheidet sich von Alternativen wie SWE-bench Verified und SWE-rebench, indem es sich auf 113 kontaminationsfreie, von Grund auf neu erstellte Aufgaben für neuartige Szenarien konzentriert, anstatt sich auf öffentliche GitHub-Commits zu verlassen. Im Vergleich zu allgemeinen Plattformen wie EvalAI oder CI/CD-integrierten Lösungen wie Braintrust ist DeepSWE ein spezialisierter Benchmark zur Bewertung von AI-Coding-Agenten bei komplexen, realen Software-Engineering-Aufgaben, wobei die robuste, verhaltensbasierte Verifikation im Vordergrund steht.
For builders
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.
