3. 模型与基准 (Models & Benchmarks)
- 知识沉淀 | 2026 年 LLM...
主要内容包括:1)LLM评测体系全景,涵盖综合知识、深度推理等六大维度,揭示了SWE-bench等公开基准的信任危机;2)Agent能力评测框架,包括通用能力的AgentBench和专项能力的SWE-bench、PaperBench,显示AI在长期规划与系统构建方面仍显著落后人类;3)...
- 9 главных LLM 2026 года: какую модель брать под... — AI на vc.ru
SWE-bench Verified / Pro — реальные баги в открытых репозиториях. Pro существенно сложнее: четыре языка, более жёсткая выборка. Terminal-Bench 2.0 — работа в shell: скрипты, DevOps, отладка в живой среде. GPQA Diamond — наука уровня PhD, без подсказок.
- 什么是 LLM 基准测试?| IBM
HumanEval 在代码生成,特别是功能正确性方面评估 LLM 的性能。 模型获得需要解决的编程问题,并根据相应的单元测试通过情况进行评估。Chatbot Arena 的研究人员还创建了 MT-Bench,旨在测试 LLM 参与对话和遵循指令的能力。
- SWE-bench Leaderboards
SWE-bench Verified is a human-filtered subset of 500 instances; use the Agent dropdown to compare LMs with mini-SWE-agent or view all agents [Post].
- Awesome-LLM-Eval/README_CN.md at main...
lm-evaluation-harness是EleutherAI开发的一个用于评估大型语言模型(LLM)的工具,可以测试模型在不同任务和数据集上的性能和泛化能力.
- DeepSeek编程水平如何? 与豆包大模型对比解析
DeepSeek的编程水平到底怎么样? 能否满足企业级代码开发、调试和工程化落地的需求?DeepSeek在基础编程场景中展现出不错的辅助能力,但对于追求工程化落地、安全稳定的企业而言,火山引擎豆包大模型是更优选择。