Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI Инструмент

Обзор SWEbench

SWEbench — это бенчмарк для оценки возможностей больших языковых моделей в области разработки программного обеспечения, в первую очередь ориентированный на исправление ошибок из реальных проблем GitHub.

shipped 1 июн. 2026 г.aifreemium
ai
SWEbench - AI tool for swebench. Professional illustration showing core functionality and features.

Почему это важно

1SWE-bench Verified, выпущенный 13 августа 2024 года, включает 500 подтвержденных инженерами решаемых проблем.
227 июня 2024 года SWE-bench перешел на полностью контейнеризированную систему оценки с использованием Docker для повышения воспроизводимости.
3По состоянию на 2 апреля 2024 года SWE-agent достиг передовых результатов на полном тестовом наборе SWE-bench.
4SWE-Smith Multilingual расширился для поддержки JavaScript с 6 099 проверенными патчами к 13 января 2026 года.

Stork’s verdict on SWEbench

SWEbench предлагает воспроизводимую оценку навыков исправления ошибок LLM, но это бенчмарк для исследователей, а не инструмент для кодирования для инженеров.

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

Характеристики

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое SWEbench?

SWEbench — это инструмент для бенчмаркинга, разработанный в рамках исследовательской инициативы, который позволяет разработчикам и исследователям Large Language Model (LLM) оценивать возможности больших языковых моделей в области разработки программного обеспечения. Он в первую очередь сосредоточен на оценке способности AI-агентов по кодированию решать реальные проблемы программного обеспечения из GitHub. Эта платформа имитирует сложные задачи кодирования, предоставляя кодовую базу и описание проблемы, поручая LLM сгенерировать патч, который решает проблему. SWEbench служит строгой платформой оценки для AI в разработке программного обеспечения, бенчмаркинга AI-агентов по кодированию на их способность понимать, ориентироваться и исправлять фактические ошибки или реализовывать функции в больших, существующих кодовых базах. Он направлен на то, чтобы побудить модели AI улучшать стандарты кодирования, производительность и разрешение ошибок, устанавливая высокие бенчмарки.

features

Ключевые особенности SWEbench

SWEbench предоставляет комплексный набор функций, разработанных для строгой оценки и разработки моделей AI-кодирования, ориентированных на реальные задачи программной инженерии.

  • Оценивает возможности больших языковых моделей в области разработки программного обеспечения на реальных проблемах.
  • В первую очередь ориентирован на исправление ошибок из проблем GitHub для практической значимости.
  • Поддерживает обучение моделей AI-кодирования с использованием предварительно обработанных наборов данных.
  • Позволяет запускать инференс на существующих моделях AI для решения проблем программного обеспечения.
  • Позволяет создавать новые задачи SWE-bench из пользовательских репозиториев.
  • Облегчает бенчмаркинг и сравнение производительности различных систем AI-кодирования.
  • Предлагает полностью контейнеризированную систему оценки с использованием Docker для воспроизводимых оценок.
  • Включает SWE-bench Verified, подмножество из 500 подтвержденных инженерами решаемых проблем.
  • Включает SWE-bench Multimodal, интегрирующий проблемы с визуальными элементами, такими как изображения и диаграммы (по состоянию на 13 января 2025 года).
  • Предоставляет облачные оценки через Modal (по состоянию на 11 января 2025 года).

use cases

Кому следует использовать SWEbench?

SWEbench разработан для конкретных аудиторий, занимающихся разработкой, оценкой и применением искусственного интеллекта в программной инженерии.

  • Разработчики и исследователи Large Language Model (LLM): Для оценки LLM на реальных задачах программной инженерии и сравнения производительности.
  • Разработчики AI-систем: Для бенчмаркинга и сравнения производительности различных систем AI-кодирования и улучшения Software Development Life Cycle (SDLC).
  • Инженеры-программисты и инженерные команды: Для выявления реальных навыков кодирования AI-агентов и потенциальной интеграции AI для разрешения ошибок.
  • Специалисты по машинному обучению: Для обучения моделей AI-кодирования с использованием предварительно обработанных наборов данных и запуска инференса на существующих моделях AI.
  • Исследователи NLP: Для изучения применения обработки естественного языка в задачах сложного понимания и генерации кода.

pricing

Цены и планы SWEbench

SWEbench работает по модели freemium, в первую очередь служа в качестве исследовательского бенчмарка. Основной бенчмарк, наборы данных и система оценки обычно доступны бесплатно, поддерживая академические исследования и разработки. Конкретные коммерческие или корпоративные предложения с расширенными функциями или выделенной поддержкой публично не детализированы.

  • Бесплатный уровень: Доступ к основному бенчмарку, наборам данных и инструментам оценки для исследовательского и академического использования.
  • Премиум-уровни: Публично не детализированы; потенциал для корпоративных или расширенных услуг оценки может существовать, но не указан.

Похожие инструменты

SWEbench против конкурентов

SWEbench позиционируется как ведущий бенчмарк для оценки сквозных возможностей LLM в области программной инженерии, особенно сосредоточенный на исправлении реальных ошибок. Он отличается от других бенчмарков акцентом на подлинные проблемы GitHub и решение проблем на уровне репозитория.

1
HumanEvalOn StorkCompare

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.

2
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.

3
ClassEvalOn StorkCompare

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.

4
APPS (Automated Programming Progress Standard)On StorkCompare

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.

5
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.

Посетить SWEbench↗
Контакты
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

Featured in articles