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MaxxBench 改写 89 个 DeepSWE 任务,模型分数差距扩大

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AI 综述

MaxxBench 团队修改 DeepSWE 中 89 个任务的指令或起始代码,发布编码基准变异评测,称目的是检验模型是适应需求还是迎合评测。改写后,模型分数分布从 20.9 个百分点扩大到 48.3 个百分点:Claude Opus 5.5 从 74.2% 升到 76.4%,Gemini 3.8 Flash 从 73.8% 降到 53.4%,DeepSeek V4.1 Flash 从 74.2% 降到 55.6%。 该团队称,选择 DeepSWE 的中等时长功能实现任务,是因为它们更接近其想评测的日常编码工作;相关论文尚未发布,团队称正在做最后完善。

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报道时间线

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11月8日
  1. Hacker News
    MaxxBench 改写 89 个 DeepSWE 任务,检验模型是适应需求还是迎合评测

    MaxxBench 团队修改 DeepSWE 中 89 个任务的指令或起始代码,发现模型分数分布从 20.9 个百分点扩大到 48.3 个百分点。Claude Opus 5.5 从 74.2% 升到 76.4%,Gemini 3.8 Flash 从 73.8% 降到 53.4%,DeepSeek V4.1 Flash 从 74.2% 降到 55.6%。

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