长期以来主流的代码修复评测基准 SWE-bench 面临数据过时、覆盖面窄、手动维护成本高等问题，严重制约了 AI 模型真实能力的展现。

微软发布全新代码修复评测基准 SWE-bench-Live，不仅引入了来自 GitHub 最新的 Issue，显著提升了对模型评估的实时性与准确性，还实现代码运行环境的全自动化构建与自动更新，打破了传统静态评测基准的局限。

△图 1: SWE-bench-Live leaderboard. 全自动化环境搭建

传统的代码修复评测基准需要人工构建代码运行环境，不仅成本高昂，且更新缓慢，难以跟上软件开发环境的快速变化。SWE-bench-Live 开创性地采用了基于 Agent 的智能化框架REPOLAUNCH，彻底解决了这些问题。

REPOLAUNCH 可以根据 Github 中真实的 Issue，自动搭建其 Docker 环境并执行测试验证，整个流程完全无人干预，并且每月自动更新，持续提供最新鲜、最具代表性的评测数据。这种自动化的实时更新模式，消除了数据泄露与模型过拟合风险。

△图 2: 自动化流水线流程图

REPOLAUNCH 详细流程

REPOLAUNCH 的核心原理是利用智能 agent 技术模仿人类开发者的环境构建过程。具体流程包括：

相关文件自动识别：

智能地提取 CI/CD 配置、README 文件等关键信息。

Docker 环境自动选择与搭建：

自动识别项目依赖的基础镜像并快速构建容器。

智能 Agent 交互迭代调试：

agent 以 ReAct 模式（Reasoning+Action）进行持续迭代和环境调试，模拟开发者行为，快速定位并解决环境问题。

环境固化与验证：

成功搭建的环境以 Docker 镜像形式固化，确保任何人都能轻松复现和使用。

不仅如此，REPOLAUNCH 还具有广泛的应用潜力，能够支持更多下游任务。例如：

自动化新手环境配置：

帮助缺乏经验的开发者快速搭建复杂的开发环境。

构建强化学习反馈环境：

为强化学习模型提供自动化的代码交互反馈环境，加速模型的迭代与优化。

遗留项目环境重建：

快速恢复历史或废弃代码项目的环境，解决依赖版本冲突等问题。

实验发现

首次基于 SWE-bench-Live 的全面评测结果显示，当前顶尖大模型和代码 Agent 的表现大幅下滑。

在完全相同的实验设置下，在传统评测基准 SWE-bench Verified 中达到 43.2% 准确率的 OpenHands + Claude 3.7 Sonnet 组合，转到 SWE-bench-Live 后仅达到了 19.25% 的准确率。这一明显差距揭示了传统静态基准中潜在的过拟合问题，表明实时、多样的数据环境对模型能力的客观评测至关重要。

△图 3：模型在不同基准上的表现对比图

如图进一步深入的实验分析显示，即使在 SWE-bench-Live 中，LLM 在修复来自非原有 SWE-bench 仓库的新 Issue 时，其成功率也显著低于修复原有 SWE-bench 仓库的 Issue。这一现象说明，现有大模型可能已在传统静态评测中形成了一定的过拟合，对于未见过的新仓库和新问题表现明显下降，进一步凸显了 SWE-bench-Live 实时、动态、多样性评测的重要性。

△图 4：OpenHands+Claude 3.7 Sonnet 在 SWE-bench-Live 不同仓库来源的性能对比多领域覆盖与多样化挑战

SWE-bench-Live 的首批任务涵盖了 1319 个真实 Issue，涉及 93 个开源项目，领域包括 AI/ML、DevOps、Web 开发、数据库、科学计算等多个方向。这种多样性与高频实时更新使 SWE-bench-Live 的评估更加准确，更能反应模型能力的高低。

△图 5：仓库分布和任务统计图

进一步分析发现，当前 AI 模型在处理简单、单文件修改任务时表现良好，但面对复杂、多文件、多行修改任务时准确率急剧下降。尤其是在面对代码规模超过 50 万行的大型项目时，模型的表现瓶颈尤为明显。

目前，SWE-bench-Live 已在 GitHub 和 HuggingFace 平台全面开放，面向全球开发者和研究人员免费提供。欢迎社区成员积极参与，共同推动 AI 代码修复技术的进步。

本文仅代表媒体视角进行内容整理与发布，不代表微软官方立场，尤其不代表其对相关基准测试结果的任何态度或意图。

官方主页 /Leaderboard：https://swe-bench-live.github.io

GitHub：https://github.com/microsoft/SWE-bench-Live

HuggingFace：https://huggingface.co/SWE-bench-Live

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