来自中国的初创团队词元无限给出了自己的答案。由清华姚班校友带队设计开发的编码智能体 InfCode，在 SWE-Bench Verified 和 Multi-SWE-bench-CPP 两项非常权威的 AI Coding 基准中双双登顶，力压一众编程智能体。
学界杀入主赛道！UCL 校园团队 EuniAI 抛出开源智能体 Prometheus，在 SWE-bench Verified 上 71.2% Pass@1、主榜实锤合并；成本低至 $0.23/issue。
Scale AI的新软件工程基准SWE-BENCH PRO，出现反转！表面上看，“御三家”集体翻车，没一家的解决率超过25%： GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5分别以23.3%、22.7%、13.5%的解决率“荣”登前三。
自动化修复真实世界的软件缺陷问题是自动化程序修复研究社区的长期目标。然而，如何自动化解决视觉软件缺陷仍然是一个尚未充分探索的领域。最近，随着 SWE-bench 团队发布最新的多模态 Issue 修复
一直以来，Anthropic 的 Claude 被认为是处理编程任务的最佳模型，尤其是本月初发布的 Claude Opus 4.1，在真实世界编程、智能体以及推理任务上表现出色。其中在软件编程权威基准 SWE-bench Verified 测试中，Claude Opus 4.1 相较于前代 Opus 4 又有提升，尤其在多文件代码重构方面表现出显著进步。
OpenAI在SWE-bench Verified编程测试中仅完成477道题却公布74.9%高分，对比之下，Anthropic的Claude完成全部500题。
别急着用GPT-5编程了，可能它能力没有你想象中那么强。 有人发现，官方测试编程能力用的SWE-bench Verified，但货不对板，只用了477个问题。
当前，大型语言模型（LLM）在软件工程领域的应用日新月异，尤其是在自动修复 Bug 方面，以 SWE-bench 为代表的基准测试展示了 AI 惊人的潜力。然而，软件开发远不止于修 Bug，功能开发与迭代才是日常工作的重头戏。
AI学会像人一样修Bug了！“这个Bug我上周刚修过”“这个报错怎么又来了”“新人怎么又在同一个地方踩坑”……
近日，一项由北京大学、字节跳动 Seed 团队及香港大学联合进行的研究，提出了一种名为「SWE-Swiss」的完整「配方」，旨在高效训练用于解决软件工程问题的 AI 模型。研究团队推出的 32B 参数模型 SWE-Swiss-32B，在权威基准 SWE-bench Verified 上取得了 60.2% 的准确率，在同尺寸级别中达到了新的 SOTA。
