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原文
Scale AI Research / SEAL· Soham Dan, Jeff Da, Sanyam Bhutani, Miguel Romero Calvo, Ying Liu, Daniel Yue Zhang·原文 · 入选 精选关注度66

Scale AI 发布 SWE-Bench Pro V2:更难被刷分的软件工程 Agent 榜单

SWE-Bench Pro V2: A Cleaner, Harder-to-Game Leaderboard

AI 导读

Scale AI 与 Reflection 联合发布 SWE-Bench Pro V2,用修改后的基准和网络锁定评测协议刷新公开榜单。V2 保留 642 个任务、覆盖 11 个仓库,删除了审查中发现的 89 个无效任务,并新增由 51 个高难度任务组成的 Hard 子集。评测加固关闭了四条作弊通道:镜像不含修复提交与隐藏文件、Agent 阶段沙箱只能访问模型端点、评分在干净镜像上重新执行并同时公布两次评分、验证器还原隐藏测试路径并回滚对 fixture 的改动。公开榜上 Claude Opus 5 达 99.4%、Kimi K3 97.7%、GPT-Astra 96.9%,但公开集与私有集存在明显差距,例如 Claude Opus 5 公开集解出 638/642、私有集 222/272,相差 17.8 个百分点,作者认为更可能来自训练期接触而非评测时泄漏。

推荐理由

Scale AI 与 Reflection 联合刷新 SWE-Bench Pro,公开了防作弊协议与公开/私有集差距,可对照理解 Agent 评测中的训练期泄漏问题。

阅读原文labs.scale.com