SWE-Lancer是由Openai推出的一項基準測試，主要用于評估處理開泊軟件工程工作的模型性能。該測試收集了來自Upwork的超過1400個任務，這些任務總價值約100萬美元。SWE - Lancer聚焦于評估代碼補丁和管理決策，通過讓模型從多個選項里挑選最佳提案，盡可能真實地模擬工程團隊的角色工作場景。

核心評估維度：

評估任務多樣性方面

SWE - Lancer涵蓋各種各樣的軟件開發任務類型，這使得它成為分析模型能力十分有效的工具。它要求模型從給定的多個選項中選取最佳解決方案，這種方式能讓基準測試更貼合實際地反映工程團隊的工作流程。

經濟價值評估方面

這個基準測試不只是評估技術能力，還會考量任務的經濟價值。這種評估方法為衡量模型在現實世界應用中的有效性開辟了新的視角，能讓開發者更好地理解AI模型可能帶來的經濟效益。

SWE-Lancer的功能特征：

真實世界任務：SWE - Lancer包含一系列真實的軟件開發任務，這些任務的涵蓋范圍從微小的bug修復到大型功能實現，這樣能確保模型在實際開發場景下的有效評估。

端到端測試：與傳統的單元測試不同，SWE - Lancer采用端到端測試法，這就要求模型具備處理完整問題的能力，更加接近軟件工程師在實際工作中的決策流程。

多選項評估：模型要從多個可能的解決方案里挑選最佳提案，這模擬了工程團隊面臨問題時的決策過程。

經濟價值映射：任務價值總計100萬美元，這一方面體現了任務的復雜性和重要性，另一方面也展示了模型表現可能產生的潛在經濟影響。

SWE-Lancer的應用：

• 模型性能評估：為研究者和開發者搭建了一個測試平臺，可用于測試和對比大型語言模型在軟件工程任務上的表現。

• 軟件開發輔助：從長遠來看，SWE - Lancer或許能夠幫助優化人工智能在軟件開發當中的應用，例如自動代碼審查、錯誤修復建議等。

• 教育與培訓：能夠作為教學工具，助力學生和開發者理解軟件工程的最佳實踐方法以及面臨的挑戰。

• 行業標準：有望成為評估人工智能在軟件工程領域實用性的行業標準。

SWE-Lancer的使用方法：

• 選擇任務：從SWE - Lancer提供的任務列表里挑選一個或者多個要評估的任務。

• 模型處理：將選好的任務輸入到人工智能模型中，模型會依據自身的訓練情況和能力對任務進行執行。

• 結果評估：對模型生成的結果進行評估，查看是否符合預先設定的質量標準，并且根據任務的經濟價值加以分析。

論文：https://arxiv.org/abs/2502.12115

詳細：https://openai.com/index/swe-lancer/