¿Es SWEbench gratuito?

SWEbench opera bajo un modelo freemium. El benchmark principal, los conjuntos de datos y el arnés de evaluación están generalmente disponibles de forma gratuita, apoyando principalmente los esfuerzos de investigación y desarrollo académicos. Las ofertas específicas a nivel comercial o empresarial no se detallan públicamente.

¿Cuáles son las principales características de SWEbench?

Las características clave de SWEbench incluyen la evaluación de LLMs en la corrección de errores reales de GitHub, el soporte para el entrenamiento de modelos de codificación de IA, la habilitación de inferencia en modelos existentes, la creación de nuevas tareas a partir de repositorios personalizados y la facilitación de una evaluación comparativa integral. También ofrece un arnés de evaluación contenedorizado e incluye versiones especializadas como SWE-bench Verified y SWE-bench Multimodal.

¿Cómo se compara SWEbench con las alternativas?

SWEbench se distingue por centrarse en la corrección de errores del mundo real a nivel de repositorio a partir de problemas de GitHub, a diferencia de HumanEvalFix que utiliza problemas a nivel de función con errores sintéticos. Aunque similar a RepoFixEval en alcance, SWEbench no utiliza explícitamente un marco de evaluación de tres pasos. En comparación con LiveCodeBench, SWEbench está más especializado en la corrección de errores, mientras que LiveCodeBench ofrece una evaluación más amplia de las capacidades de codificación. Frente a SM-100, SWEbench se centra principalmente en Python, mientras que SM-100 cubre múltiples lenguajes de programación para tareas de mantenimiento de software.

Herramienta de IA

Revisión de SWEbench

Name: SWEbench
Availability: OnlineOnly
Author: Stork.AI

SWEbench es un benchmark para evaluar las capacidades de ingeniería de software de los grandes modelos de lenguaje, centrado principalmente en la corrección de errores de problemas reales de GitHub.

shipped 1 jun 2026aifreemium

SWEbench - AI tool for swebench. Professional illustration showing core functionality and features.

Por qué importa

1SWE-bench Verified, lanzado el 13 de agosto de 2024, comprende 500 problemas resolubles confirmados por ingenieros.

2El 27 de junio de 2024, SWE-bench hizo la transición a un arnés de evaluación completamente contenedorizado utilizando Docker para una mayor reproducibilidad.

3A partir del 2 de abril de 2024, SWE-agent logró resultados de vanguardia en el conjunto completo de pruebas de SWE-bench.

4SWE-Smith Multilingual se expandió para soportar JavaScript con 6,099 parches validados para el 13 de enero de 2026.

Stork’s verdict on SWEbench

SWEbench ofrece una evaluación reproducible de las habilidades de corrección de errores de los LLM, pero es un benchmark para investigadores, no una herramienta de codificación para ingenieros.

SWEbench reviewed by Stork AI · stork.ai/es/swebench

Especificaciones

GitHub

Ver repositorio →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es SWEbench?

SWEbench es una herramienta de benchmark desarrollada por una iniciativa de investigación que permite a los desarrolladores e investigadores de Large Language Model (LLM) evaluar las capacidades de ingeniería de software de los grandes modelos de lenguaje. Se centra principalmente en evaluar la capacidad de los agentes de codificación de IA para resolver problemas de software del mundo real de GitHub. Esta plataforma simula desafíos de codificación complejos al proporcionar una base de código y una descripción del problema, encargando al LLM la generación de un parche que resuelva el problema. SWEbench sirve como una plataforma de evaluación rigurosa para la IA en el desarrollo de software, evaluando a los agentes de codificación de IA en su capacidad para comprender, navegar y corregir errores reales o implementar características dentro de grandes bases de código existentes. Su objetivo es impulsar a los modelos de IA a mejorar los estándares de codificación, la productividad y la resolución de errores mediante el establecimiento de altos benchmarks.

features

Características Clave de SWEbench

SWEbench ofrece un conjunto completo de características diseñadas para la evaluación y el desarrollo rigurosos de modelos de codificación de IA, centrándose en desafíos de ingeniería de software del mundo real.

Evalúa las capacidades de ingeniería de software de los grandes modelos de lenguaje en problemas del mundo real.
Centrado principalmente en la corrección de errores de problemas de GitHub para una relevancia práctica.
Soporta el entrenamiento de modelos de codificación de IA utilizando conjuntos de datos preprocesados.
Permite ejecutar inferencia en modelos de IA existentes para la resolución de problemas de software.
Permite crear nuevas tareas de SWE-bench a partir de repositorios personalizados.
Facilita la evaluación comparativa y la comparación del rendimiento de diferentes sistemas de codificación de IA.
Ofrece un arnés de evaluación completamente contenedorizado utilizando Docker para evaluaciones reproducibles.
Incluye SWE-bench Verified, un subconjunto de 500 problemas resolubles confirmados por ingenieros.
Presenta SWE-bench Multimodal, que integra problemas con elementos visuales como imágenes y diagramas (a partir del 13 de enero de 2025).
Proporciona evaluaciones basadas en la nube a través de Modal (a partir del 11 de enero de 2025).

use cases

¿Quién Debería Usar SWEbench?

SWEbench está diseñado para audiencias específicas involucradas en el desarrollo, evaluación y aplicación de la inteligencia artificial en la ingeniería de software.

Desarrolladores e Investigadores de Large Language Model (LLM): Para evaluar LLMs en tareas de ingeniería de software del mundo real y comparar el rendimiento.
Desarrolladores de Sistemas de IA: Para comparar y evaluar el rendimiento de diferentes sistemas de codificación de IA y mejorar el Ciclo de Vida de Desarrollo de Software (SDLC).
Ingenieros de Software y Equipos de Ingeniería: Para identificar las habilidades de codificación del mundo real de los agentes de IA y potencialmente integrar la IA para la resolución de errores.
Profesionales de Machine Learning: Para entrenar modelos de codificación de IA utilizando conjuntos de datos preprocesados y ejecutar inferencia en modelos de IA existentes.
Investigadores de PNL: Para explorar la aplicación del procesamiento del lenguaje natural en tareas complejas de comprensión y generación de código.

pricing

Precios y Planes de SWEbench

SWEbench opera bajo un modelo freemium, sirviendo principalmente como un benchmark de investigación. El benchmark principal, los conjuntos de datos y el arnés de evaluación están generalmente disponibles de forma gratuita, apoyando los esfuerzos de investigación y desarrollo académicos. Las ofertas específicas a nivel comercial o empresarial con características avanzadas o soporte dedicado no se detallan públicamente.

Nivel Gratuito: Acceso al benchmark principal, conjuntos de datos y herramientas de evaluación para uso académico y de investigación.
Niveles Premium: No detallados públicamente; puede existir potencial para servicios de evaluación empresariales o avanzados, pero no están especificados.

Herramientas similares

SWEbench vs Competidores

SWEbench se posiciona como un benchmark líder para evaluar las capacidades de ingeniería de software de extremo a extremo de los LLMs, centrándose particularmente en la corrección de errores del mundo real. Se diferencia de otros benchmarks por su énfasis en problemas auténticos de GitHub y la resolución de problemas a nivel de repositorio.

HumanEvalOn Stork Compare

HumanEval is a benchmark dataset developed by OpenAI specifically for evaluating large language models on code generation tasks, focusing on understanding programming tasks and producing syntactically correct and functionally accurate code.

SWEbench focuses on real-world bug fixes in existing codebases, requiring models to handle long contexts and operate within execution environments. HumanEval, in contrast, primarily assesses the ability to generate standalone functions from docstrings and unit tests, making it a simpler, function-level code generation benchmark.

LiveCodeBench↗

LiveCodeBench evaluates LLMs on 400 problems from competitive programming platforms, focusing on code generation, self-repair, and test output prediction, with problems updated over time to reduce data contamination.

While SWEbench focuses on fixing real-world bugs in existing repositories, LiveCodeBench emphasizes competitive programming challenges and the ability to self-repair code, often using problems released after a model's training cutoff to ensure genuine generalization.

ClassEvalOn Stork Compare

ClassEval is a manually constructed benchmark that measures how well LLMs can generate full classes of code, including tasks with library, field, or method dependencies, reflecting real-world software engineering scenarios.

SWEbench evaluates bug-fixing capabilities within large, existing codebases, whereas ClassEval specifically assesses the generation of complete, interdependent code classes, moving beyond isolated functions to more complex structural coding tasks.

APPS (Automated Programming Progress Standard)On Stork Compare

APPS is a large-scale code generation benchmark comprising 10,000 problems collected from open-access competitive coding websites, ranging from one-line solutions to substantial algorithmic challenges.

SWEbench is centered on resolving real-world software issues and generating patches for bugs in existing repositories. APPS, conversely, evaluates an LLM's ability to generate satisfactory Python code from natural language specifications, primarily focusing on algorithmic problem-solving rather than bug fixing in a pre-existing codebase.

Real-World Software Engineering Tasks (Upwork Benchmark)↗

This benchmark evaluates LLMs on real-world software engineering tasks sourced directly from Upwork freelance jobs, including both coding ability and engineering management decisions, with actual dollar values attached.

Both SWEbench and this benchmark focus on real-world software engineering problems. However, the Upwork benchmark uniquely ties performance to economic value and includes higher-level engineering management decisions, whereas SWEbench is specifically focused on generating patches to fix GitHub issues.

Visitar SWEbench↗

Conectar

𝕏

X / Twittertwitter.com/SWEbench

⌘

GitHubgithub.com/swe-bench/SWE-bench

AI Reputation Report

Is SWEbench yours?

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

See what AI saysfree preview