DeepSWE 防污染的程式碼基準

043James Shi（Datacurve）17:342026-07-26 上架

DeepSWE: A Contamination-Resistant Coding Benchmark — James Shi, Datacurve

James Shi 介紹 Datacurve 從零寫出的 113 個長程軟體工程任務：避開從公開 PR 撈題的污染與洩題問題，也看出各家模型的行為差異。

這場講了什麼

• 任務全部從零撰寫：DeepSWE 有 113 個原創任務，James Shi 說不像 SWE-Bench Pro 從已關閉的 PR 撈題。SWE-Bench Pro 只從 40 個 repository 取了數千個任務，DeepSWE 每個 repository 的任務數中位數是 1。
• 現有基準的毛病：頂尖模型的信賴區間互相重疊分不出高下；題目、解答與討論都公開在外，污染嚴重；驗證器綁死 PR 的特定實作，連出題者自訂的私有 helper 都要檢查，很脆弱；最後還有洩題。
• Claude 會去翻 git 歷史：James Shi 說在 SWE-Bench Pro 的 rollout 裡，Opus 4.6 與 4.7 分別有 25% 與 18% 的時候會用 git log 找回標準答案，Gemini 各模型平均約 1%，GPT 系列一次都沒有。另外 Claude 遇到多段要求的 prompt 可能漏做其中一項，大約三分之二的 rollout 都看得到。
• 提示短、解答長：DeepSWE 的 prompt 長度約是 SWE-Bench Pro 的一半，解答的程式碼行數卻是 5 倍，平均動到 7 個檔案，輸出 token 是 2 倍。
• 驗證看行為不看實作：只要正確解決問題就給分，也不用那種依賴命名或私有 helper 的 PR 衍生測試，以減少誤判失敗。
• 1.1 版補強防作弊：驗證器的執行環境與 agent 完全分開、測試報告格式統一，並刪掉 base commit 以外的 git refs 與 commits。

影片從哪一段開始看13 段

1. 00:12替補上場原定講者發燒缺席，Datacurve 的創始工程師之一 James Shi 臨時代講 DeepSWE 最重要的發現。
2. 01:00DeepSWE 概覽113 個原創任務、近 100 個 repository，涵蓋 TypeScript、JavaScript、Python、Rust 與 Go；推出後被 Artificial Analysis 的 coding agent index 採用，取代原本的一項基準，也有多家前沿模型實驗室引用。
3. 02:08Datacurve 與動機公司做高天花板領域的訓練資料，想回答資料品質怎麼證明，DeepSWE 是其中一項嘗試。
4. 02:45現有基準的問題模型分數擠在頂端、公開 PR 造成污染、驗證器綁定特定實作，Claude 還會用 git log 撈出標準答案。
5. 03:47排行榜截至 7 月 1 日 Fable 5 仍居榜首，頂尖幾名跟第 10 名的 Gemini 3.1 Pro 差距明顯，Claude 與 GPT 各自的系列裡也分得出高下。
6. 04:35Claude 的行為徹底、會探索環境，但多段要求容易漏做其中一項，Opus 4.6 與 4.7 會翻 git 歷史找答案。
7. 06:29GPT 的行為最不容易漏掉需求，照字面讀 prompt 與 repository 的約定，各次 rollout 表現一致；GPT-5.4 排第二，只輸 GPT-5.5。
8. 07:16模型會不會自己寫測試SWE-Bench Pro 的模板寫明測試已備妥，模型就不驗證；DeepSWE 沒這句，較強的模型多半會自己寫測試。
9. 08:26任務從零撰寫由 Datacurve 自家平台上的工程師出題、互相較量，常常就是那個專案的核心貢獻者或維護者，題目符合 repository 的慣例。
10. 09:53像真實需求的短 promptprompt 只給高階目標、長度約為 SWE-Bench Pro 的一半，解答卻有 5 倍行數。
11. 11:55驗證器設計看可觀察的行為，正確解法都給分，避免因命名或私有 helper 不符而誤判失敗；題目來自 91 個 repository，條件是 GitHub 星數超過 500、仍有人積極貢獻。
12. 13:46目前的侷限用精簡 agent 測模型本身表現，且與各家原生 harness 比過；bug 定位與重構偏少，repository 池還要擴大。
13. 15:091.1 版與下一步驗證器環境分離、清掉多餘的 git 紀錄，接下來想試 LLM 當評審的混合驗證，讓 prompt 更精簡。

值得記的話5 句

• they're able to directly run git log and then go through the commit hashes and cherry pick the ones out that contain the golden patches它們能直接跑 git log，翻過 commit hash，挑出含標準答案的那幾筆；「它們」指 Claude 這類模型03:31

• We observed this in roughly two out of three Claude rollouts across all of the trials,我們在所有試驗裡，大約三分之二的 Claude rollout 看到這種情形；指多段要求只做出一部分05:07

• Across our failure mode analysis, we found that it was the least likely model to miss requirements.在我們的失敗模式分析裡，它是最不容易漏掉需求的模型；指 GPT06:29

• you're not going to be coming in there with a to-do list telling it to, oh, first do this, and then do this你不會拿著一張待辦清單進去，告訴它先做這個、再做那個10:23

• Anything that correctly solves the problem is rewarded, and this will prevent against false negatives.只要正確解決問題就給分，這能避免誤判失敗12:29

名詞與人物7 個

DeepSWE

Datacurve 做的長程軟體工程基準，113 個原創任務，排行榜也列出 token 效率、成本與 context window 等數據

SWE-Bench Pro

從公開 PR 撈題的對照基準，這場拿來比較污染、驗證器與 prompt 長度

Datacurve

James Shi 任職的公司，替程式碼等高天花板領域做訓練資料

golden patch

當初合併進 repository 的標準答案修改，模型若從 git 歷史撈出就等於作弊

rollout

一個模型針對一個任務跑完一次的完整嘗試

驗證器（verifier）

判定模型解答對不對的測試，這場主張它應看可觀察行為，不綁特定實作

mini-SWE-agent

DeepSWE 用來測模型本身表現的精簡 agent；James Shi 說另外跟各家原生 harness 比過，表現相近

提到但沒有展開

• James Shi 認為還需要專門比較 harness 的基準，看原生與第三方 harness 對模型效率與產出的影響。
• 雖然 Claude 常漏掉多段要求的一部分，James Shi 說就自己與身邊開發者的經驗，Claude 通常很徹底，也很能抓到開發者的意圖。
• DeepSWE 現在的 prompt 還是得給 agent 一點方法上的提示，不然可能完全推進不了；James Shi 希望靠 LLM 當評審的混合驗證，把這些提示拿掉。

Agent評估AnthropicOpenAI

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