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KI-Werkzeug

DeepSWE Bewertung

DeepSWE ist ein robuster AI-Coding-Benchmark, der entwickelt wurde, um die echten Problemlösungsfähigkeiten von agentischer AI in neuartigen, ungesehenen Szenarien zu bewerten.

shipped 1. Juni 2026aifreemium
ai
DeepSWE - AI tool

Warum es wichtig ist

1Bewertet AI-Coding-Agenten anhand von 113 kontaminationsfreien Aufgaben, die von Grund auf neu erstellt wurden, über 91 Open-Source-Repositories hinweg.
2Veröffentlicht um Mai 2026 von Datacurve, etabliert OpenAI's GPT-5.5 als führend mit einer Erfolgsquote von 70%.
3Verfügt über handgeschriebene, verhaltensbasierte Verifizierer mit gemeldeten Fehlalarmraten von 0,3% und Fehlnegativraten von 1,1%.
4Aufgaben umfassen durchschnittlich 2.158 Zeichen in Prompts und erfordern Lösungen von durchschnittlich 668 Codezeilen über 7 Dateien hinweg.

Stork’s verdict on DeepSWE

DeepSWE bewertet die echten Problemlösungsfähigkeiten für Codierungsagenten, obwohl einige Benutzer seine Modellrankings in Frage stellen.

DeepSWE reviewed by Stork AI · stork.ai/de/deepswe

overview

Was ist DeepSWE?

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.

features

Hauptmerkmale von DeepSWE

DeepSWE integriert mehrere technische Merkmale, die eine rigorose und zuverlässige Bewertung von AI-Coding-Agenten ermöglichen und Einschränkungen früherer Benchmarks adressieren.

  • Bewertet die echten Problemlösungsfähigkeiten von agentischer AI in neuartigen, ungesehenen Szenarien.
  • Bietet einen kontaminationsfreien Benchmark für AI-Coding-Agenten mit 113 von Grund auf neu erstellten Aufgaben.
  • Beurteilt AI-Coding-Agenten bei realistischen, langfristigen Software-Engineering-Aufgaben über 91 Open-Source-Repositories hinweg.
  • Vergleicht AI-Coding-Agenten bei Aufgaben, die näher an echter Software-Engineering-Arbeit liegen als kurze Coding-Rätsel.
  • Misst die Fähigkeit von Agenten in Repository-Exploration, Multi-Datei-Änderungen, Verhaltenskorrektheit und Verifikation.
  • Bewertet neue AI-Coding-Agenten und unterstützt die Reproduktion der Benchmark-Bestenliste.
  • Bietet Einblicke in die Verhaltensweisen und die Leistung von AI-Coding-Modellen.
  • Setzt handgeschriebene, verhaltensbasierte Verifizierer mit gemeldeten Fehlalarmraten von 0,3% und Fehlnegativraten von 1,1% ein.

use cases

Wer sollte DeepSWE nutzen?

DeepSWE wird von verschiedenen Akteuren in den Bereichen AI und Software-Engineering aufgrund seiner spezialisierten Bewertungsfähigkeiten genutzt.

  • Forscher: Zur Bewertung von führenden Coding-Agenten bei originellen, langfristigen Software-Engineering-Aufgaben und zur Identifizierung von Modellstärken und -schwächen.
  • Modell-Anbieter: Zum Benchmarking neuer AI-Coding-Agenten und zur Reproduktion von Bestenlisten-Ergebnissen in einer kontaminationsfreien Umgebung.
  • Ingenieurteams & Führungskräfte: Zur Beurteilung der Fähigkeit von Agenten in Repository-Exploration, Multi-Datei-Änderungen, Verhaltenskorrektheit und Verifikation in realen Szenarien.
  • Entwickler: Zum Verständnis der Verhaltensweisen und der Leistung von AI-Coding-Modellen und zur Förderung der AI-Entwicklung.
  • Geschäftsinhaber & Unternehmenskäufer: Zum Vergleich von AI-Coding-Agenten bei Aufgaben, die näher an echter Software-Engineering-Arbeit liegen, um Beschaffungsentscheidungen zu treffen.

pricing

DeepSWE Preise & Pläne

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.

  • Freemium: Kostenlose Stufe verfügbar

Pros

  • +Provides a contamination-free benchmark design, preventing models from 'cheating' on seen data.
  • +Evaluates genuine problem-solving capabilities on novel, unseen, long-horizon software engineering tasks.
  • +Utilizes a diverse set of 113 tasks from 91 active open-source repositories across five programming languages.
  • +Offers robust evaluation of repository exploration, multi-file changes, behavioral correctness, and verification.
  • +Addresses perceived flaws and a 'benchmark trust crisis' in existing AI coding evaluations.
  • +Includes open-source components (tasks, evaluation framework, mini-swe-agent harness) available on GitHub.

Cons

  • Specific pricing for advanced features or enterprise solutions is not publicly detailed as of late 2026.
  • Some user discussions indicate skepticism regarding the accuracy of certain model rankings and reported cost calculations.
  • An API is not available for programmatic integration, limiting direct automation.
  • The benchmark's focus is solely on coding tasks, not broader AI agent evaluation or hardware performance metrics.
  • Requires familiarity with GitHub and the mini-swe-agent harness for full utilization and reproduction of results.

Ähnliche Tools

DeepSWE vs. Wettbewerber

DeepSWE ist als Benchmark der zweiten Generation positioniert und bietet deutliche Vorteile gegenüber bestehenden AI-Coding-Bewertungstools.

1

Galileo AI provides a unified platform for evaluating, monitoring, and protecting GenAI applications and agents across their entire lifecycle, from development to production.

Galileo AI offers a comprehensive platform for agent evaluation and observability, similar to DeepSWE's goal of evaluating agentic AI. While DeepSWE focuses specifically on coding benchmarks for novel scenarios, Galileo AI provides broader evaluation and monitoring capabilities for various agentic behaviors, including tool orchestration and multi-step actions.

2

DeepEval is an open-source, pytest-native LLM evaluation framework offering over 50 research-backed metrics for comprehensive agent evaluation across various use cases.

DeepEval is an open-source framework, aligning with DeepSWE's freemium model, and provides a programmatic way to evaluate AI agents, including their reasoning and action layers. DeepSWE specifically targets coding benchmarks for novel scenarios, whereas DeepEval offers a broader set of metrics for different AI agent behaviors, integrating directly into CI/CD workflows.

3

ProjDevBench is an end-to-end benchmark designed to evaluate AI coding agents on their ability to develop complete, runnable software projects from high-level requirements.

ProjDevBench is a direct benchmark for evaluating AI coding agents on end-to-end project development, which closely mirrors DeepSWE's focus on evaluating problem-solving capabilities on novel coding scenarios. Unlike DeepSWE, which is described as a 'robust AI coding benchmark,' ProjDevBench is presented as a specific benchmark dataset and methodology for project-level evaluation.

4

Artificial Analysis AgentPerf provides the industry's first multi-vendor open benchmarks for profiling real-world AI agent coding tasks, focusing on hardware performance under agentic workloads.

AgentPerf is a benchmark specifically for AI agent coding tasks, similar to DeepSWE. However, AgentPerf primarily measures hardware performance and concurrent agent support under real-world coding trajectories, using private test sets to prevent optimization, which aligns with 'novel scenarios.' DeepSWE focuses more broadly on the agent's problem-solving capabilities rather than the underlying hardware performance.

AI Reputation Report

Is DeepSWE yours?

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude & Grok answer buyer questions about DeepSWE every day. See whether they name DeepSWE — or send buyers to a rival.