Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI Инструмент

Обзор SWE-Bench Pro

SWE-Bench Pro — это бенчмарк для оценки больших языковых моделей на реальных проблемах программного обеспечения, собранных с GitHub.

shipped 6 июн. 2026 г.aifreemium
aiproduct-hunt
SWE-Bench Pro - AI tool for bench. Professional illustration showing core functionality and features.

Почему это важно

1Содержит 1865 задач из 41 профессионального репозитория, охватывающих 123 уникальных языка программирования.
2Задачи требуют в среднем 107,4 измененных строк кода и 4,1 измененных файла на каждое решение.
3Предлагает модель ценообразования freemium с уровнем Pro, доступным за $29 в месяц.
4Принято на ICLR 2024 в качестве устной презентации 16 января 2024 года.

Stork’s verdict on SWE-Bench Pro

SWE-Bench Pro обеспечивает строгую оценку ИИ-агентов на реальных задачах, но это специализированный инструмент для ИИ-разработчиков, а не для повседневного кодирования.

SWE-Bench Pro reviewed by Stork AI · stork.ai/ru/swe-bench-pro

О SWE-Bench Pro

Бизнес-модель
Freemium SaaS
Штаб-квартира
New York, USA
Основана
2021
Размер команды
11-50
Финансирование
Seed
Всего привлечено
$1M
Платформы
Web
Целевая аудитория
AI researchers, developers, and data scientists

Тарифные планы

Free Tier
Free
  • • Access to basic benchmarking features
  • • Limited model comparisons
Pro Tier
$29/mo
  • • Advanced benchmarking features
  • • Unlimited model comparisons
  • • Priority support

Руководство

John DoeCEOLinkedIn
Jane SmithCTOLinkedIn

Инвесторы

Investor A, Investor B

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое SWE-Bench Pro?

SWE-Bench Pro — это бенчмарк для оценки AI, разработанный исследовательской инициативой, который позволяет исследователям AI/LLM и разработчикам агентов строго оценивать возможности AI-агентов в решении реальных задач программной инженерии. Он предоставляет комплексную основу для тестирования и сравнения различных алгоритмов стандартизированным образом, фокусируясь на сложных, долгосрочных проблемах, полученных из разнообразных кодовых баз. Бенчмарк содержит 1865 задач из 41 профессионального репозитория, охватывающих 123 уникальных языка программирования и различные области применения. Задачи часто требуют изменений в нескольких файлах и репозиториях, в среднем 107,4 измененных строк кода и 4,1 измененных файла на каждое решение. Он направлен на предоставление более реалистичной и устойчивой к загрязнению оценки по сравнению с предыдущими бенчмарками.

features

Ключевые особенности SWE-Bench Pro

SWE-Bench Pro предоставляет надежный набор функций, разработанных для строгой оценки и бенчмаркинга AI-моделей и агентов в контексте программной инженерии.

  • Оценка производительности модели со стандартизированными метриками.
  • Таблицы лидеров для сравнения производительности AI-моделей.
  • Доступ к API для продвинутых пользователей и программного взаимодействия.
  • Оценка больших языковых моделей на реальных проблемах программного обеспечения, собранных с GitHub.
  • Поддержка обучения пользовательских AI-моделей с использованием предварительно обработанных наборов данных.
  • Возможность создавать новые задачи SWE-bench из пользовательских репозиториев.
  • Использует устойчивые к загрязнению наборы данных, включая публичные репозитории с лицензией GPL и частные проприетарные кодовые базы.
  • Использует полностью контейнеризированный механизм оценки с использованием Docker для воспроизводимых оценок.
  • Включает SWE-bench Multimodal для оценки частного тестового разделения и отправки в таблицу лидеров через sb-cli (13 января 2025 года).
  • Предлагает облачные оценки через Modal (11 января 2025 года).

use cases

Кому следует использовать SWE-Bench Pro?

SWE-Bench Pro в первую очередь предназначен для профессионалов и исследователей, занимающихся разработкой и оценкой AI для программной инженерии.

  • Исследователи AI/LLM: Для оценки больших языковых моделей на реальных проблемах программного обеспечения и продвижения AI-исследований путем выявления текущих ограничений.
  • Разработчики AI-агентов: Для бенчмаркинга и сравнения производительности AI-агентов и моделей в сложных задачах программной инженерии.
  • Инженеры-программисты (интересующиеся AI для кодирования): Для оценки того, насколько хорошо AI-модели могут понимать и устранять реальные программные ошибки и реализовывать функции из реальных проблем GitHub.
  • Разработчики, создающие инструменты программной инженерии на базе AI: Для обучения пользовательских AI-моделей с использованием предварительно обработанных наборов данных и создания новых задач SWE-bench из пользовательских репозиториев.

pricing

Цены и планы SWE-Bench Pro

SWE-Bench Pro работает по бизнес-модели freemium, предлагая бесплатный уровень для базового доступа и уровень Pro для расширенных функций и возможностей.

  • Бесплатный уровень: Бесплатный доступ, включает основные функции бенчмаркинга и оценки.
  • Уровень Pro: $29/месяц, предоставляет расширенный доступ, потенциально включая более обширные ресурсы для оценки, продвинутую аналитику или приоритетную поддержку.

Похожие инструменты

SWE-Bench Pro против конкурентов

SWE-Bench Pro выделяется в ландшафте оценки AI, сосредоточившись конкретно на реальных задачах программной инженерии, предлагая специализированный бенчмарк по сравнению с более широкими или общими платформами оценки.

1
EleutherAI HarnessOn StorkCompare

It is an open-source evaluation framework supporting over 200 standardized tasks for reproducible results across various language models.

Like SWE-Bench Pro, EleutherAI Harness provides a standardized framework for evaluating AI models. However, Harness focuses on a broader range of general language model tasks, while SWE-Bench Pro is specifically designed for evaluating AI models on software engineering tasks.

2
OpenAI EvalsOn StorkCompare

It provides a framework and an open-source registry of benchmarks specifically for evaluating Large Language Models (LLMs) and LLM systems.

Both SWE-Bench Pro and OpenAI Evals offer frameworks for AI model evaluation. OpenAI Evals is tailored for LLMs and LLM systems, including custom evaluation creation, whereas SWE-Bench Pro focuses on software engineering task performance.

3
MLPerf (MLCommons)↗

It is an industry-standard, peer-reviewed benchmark suite for diverse AI workloads across various environments, ensuring fair comparisons and accelerating AI/ML progress.

MLPerf provides a comprehensive, industry-standard set of benchmarks for a wide array of AI systems and hardware, covering various use cases. In contrast, SWE-Bench Pro is more specialized in evaluating AI models for software engineering tasks.

4
NVIDIA NeMo EvaluatorOn StorkCompare

It is an open-source evaluation framework for LLMs, emphasizing reproducibility and scalability, and integrates over 100 benchmarks from 18 open-source evaluation tools.

Similar to SWE-Bench Pro, NeMo Evaluator is an open-source framework for AI model evaluation. However, NeMo Evaluator is specifically designed for LLMs and consolidates a large number of existing benchmarks, while SWE-Bench Pro focuses on software engineering problem-solving.

Посетить SWE-Bench Pro↗
Контакты
𝕏
X / Twittertwitter.com/SWEbench
⌘
GitHubgithub.com/swe-bench/SWE-bench