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💥 “当OpenAI用你接过的私单测试AI：1400个真实任务，百万美元悬赏，结果让程序员脊背发凉…”

大家好，我是蚝油菜花。你是否想过——

• 💸 那个在Upwork上报价$32000的全栈项目，如果交给AI会怎样？
• 🐛 客户追着骂的诡异Bug，大模型能比人类更快解决吗？
• 👔 作为Tech Lead，你敢让AI替你审批技术方案吗？

OpenAI刚刚用 SWE-Lancer 基准给出了残酷答案：这个包含 1400个真实自由职业任务（总价$1M）的评测体系，用端到端测试+三重工程师验证发现——当前最先进模型只能完成17%的任务。从$50的紧急修复到$32K的跨国协作项目，我们终于有了衡量AI工程能力的「血汗标尺」...

🚀 快速阅读

SWE-Lancer 是 OpenAI 推出的基准测试，旨在评估语言模型在自由职业软件工程任务中的表现。

1. 核心功能：包含来自 Upwork 平台的 1400 多个真实任务，总价值达 100 万美元，涵盖从简单修复到复杂功能开发。
2. 技术原理：采用端到端测试方法，模拟真实用户的工作流程，确保代码能在实际环境中运行。

SWE-Lancer 是什么

SWE-Lancer 是 OpenAI 推出的大模型基准测试，专门用于评估前沿语言模型（LLMs）在自由职业软件工程任务中的表现。该基准测试包含来自 Upwork 的 1400 多个任务，总价值达 100 万美元，涵盖了从简单的 Bug 修复到复杂的大型功能开发。这些任务分为个人贡献者（IC）任务和管理任务，前者涉及编程能力的测试，后者则要求模型扮演技术领导的角色，选择最佳的技术方案。

通过专业工程师的验证和测试，SWE-Lancer 能够全面评估模型的编程能力，并衡量其在实际任务中的经济效益。基准测试的设计贴近真实的软件工程场景，涉及全栈开发、API 交互等复杂场景，确保了测试结果的准确性和实用性。

SWE-Lancer 的主要功能

• 真实任务评估：SWE-Lancer 包含来自 Upwork 平台的 1400 多个真实软件工程任务，总价值达 100 万美元，涵盖了从简单的 Bug 修复到复杂的大型功能开发。
• 端到端测试：与传统的单元测试不同，SWE-Lancer 采用端到端测试方法，模拟真实用户的工作流程，确保模型生成的代码能在实际环境中运行。
• 多选项评估：模型需要从多个解决方案中选择最佳提案，模拟了软件工程师在实际工作中面临的决策场景。
• 管理能力评估：SWE-Lancer 包含管理任务，要求模型扮演技术领导的角色，从多个方案中选择最优解。
• 全栈工程能力测试：任务涉及全栈开发，包括移动端、Web 端、API 交互等，全面考验模型的综合能力。

SWE-Lancer 的技术原理

• 端到端测试（E2E Testing）：SWE-Lancer 采用端到端测试方法，模拟真实用户的工作流程，验证应用程序的完整行为，确保解决方案在实际环境中能够正常运行。
• 多选项评估（Multi-Option Evaluation）：SWE-Lancer 的任务设计要求模型从多个解决方案中选择最佳提案，模拟了软件工程师在实际工作中面临的决策场景，考验模型的代码生成能力、技术判断和决策能力。
• 经济价值映射（Economic Value Mapping）：SWE-Lancer 的任务总价值高达 100 万美元，任务类型涵盖从简单的 Bug 修复到复杂的大型功能开发，反映了任务的复杂性和重要性，展示了模型表现可能产生的潜在经济影响。
• 用户工具模拟（User Tool Simulation）：SWE-Lancer 引入了用户工具模块，支持模型在本地运行应用程序，模拟用户交互行为来验证解决方案的有效性。

如何运行 SWE-Lancer

1. 包管理与依赖安装

Python 3.11 是最稳定的版本，推荐使用。你可以选择使用预构建的虚拟环境或自行创建。

如果你使用预构建的虚拟环境，可以运行以下命令：

uv sync
source .venv/bin/activate
for proj in nanoeval alcatraz nanoeval_alcatraz; do
  uv pip install -e project/"$proj"
done

如果你不使用 uv，可以手动创建虚拟环境并安装依赖：

python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
for proj in nanoeval alcatraz nanoeval_alcatraz; do
  pip install -e project/"$proj"
done

2. 构建 Docker 镜像

根据你的计算机架构选择相应的命令。对于 Apple Silicon 或其他 ARM64 系统：

docker buildx build \
  -f Dockerfile \
  --ssh default=$SSH_AUTH_SOCK \
  -t swelancer \
  .

对于 Intel 基础的 Mac 或其他 x86_64 系统：

docker buildx build \
  -f Dockerfile_x86 \
  --platform linux/amd64 \
  --ssh default=$SSH_AUTH_SOCK \
  -t swelancer_x86 \
  .

3. 配置环境变量

确保你已经设置了 OpenAI API 密钥和用户名。找到根目录下的 sample.env 文件，复制其内容并创建一个新的 .env 文件。

4. 运行 SWE-Lancer

现在你可以运行 SWE-Lancer：

python run_swelancer.py

你将看到日志输出，表示容器正在启动并加载任务，这可能需要几分钟时间。你可以在 run_swelancer.py 中调整模型、并发数、记录等参数。

深度解析 SWE-Lancer

一、研究背景与核心问题

随着大型语言模型（LLMs）在编程任务上的进步，学术界开始关注一个关键问题：AI能否替代人类完成真实世界中的软件工程任务并创造经济价值？ 传统编码基准（如HumanEval、SWE-Bench）多聚焦于自包含的代码生成或开源仓库的Pull Request修复，但这些任务与商业软件开发中的复杂场景存在显著差距。为此，研究团队提出了SWE-Lancer——一个基于真实自由职业平台Upwork任务的评测基准，旨在回答以下问题：

前沿LLMs能否解决价值100万美元的真实软件工程任务？

二、SWE-Lancer基准的核心设计

2.1 数据集构成

SWE-Lancer包含1,488个任务，总价值100万美元，分为两类：

• 独立贡献者（IC）任务（764个，价值41.5万美元）：涵盖从50美元的Bug修复到3.2万美元的功能实现。
• 软件工程管理任务（724个，价值58.5万美元）：模型需从多个技术提案中选择最佳方案。

2.2 三大创新点

真实经济价值映射

每个任务的支付金额直接反映市场定价，形成自然难度梯度。例如：

• 35%的任务价值超过1,000美元。
• 最高单任务价值达32,000美元。

端到端测试与三重验证

摒弃传统单元测试，采用浏览器自动化测试模拟真实用户流程（如登录、上传文件、跨账户交互），并由专业工程师进行三轮验证。例如，一个价值1,000美元的任务需修复用户头像显示不一致的问题，测试覆盖整个交互链路而非单一函数。

全栈与管理能力评估

任务涉及移动端、Web端、API交互等全栈场景，并要求模型理解跨代码库的上下文。例如：

• 修复API重复触发问题（250美元）。
• 实现跨平台视频播放功能（1.6万美元）。

三、实验结果：模型表现与瓶颈

3.1 整体表现

• 最佳模型Claude 3.5 Sonnet在IC任务中通过率26.2%，管理任务通过率44.9%，总计赚取40.3万美元（占总额40.3%）。
• 其他模型对比：
  • OpenAI的GPT-4o在IC任务中仅赚取6.9%（2.9万美元）。
  • 增加尝试次数（Pass@k）可提升表现，但收益增速递减（如o1从Pass@1的9.3%提升至Pass@6的20.3%）。

3.2 模型能力的“长板”与“短板”

典型案例：在价值8,000美元的邮编验证任务中，Claude 3.5 Sonnet成功禁止逗号输入，但未实现国家化动态校验，导致测试失败。

四、局限性：当前研究的边界

• 数据来源单一性：任务均来自Expensity仓库（一家纳斯达克上市公司），缺少基础设施类任务（如Kubernetes调试）。
• 任务自包含性：自由职业任务通常较全职工程任务更独立，可能低估长期协作复杂度。
• 模态限制：未利用任务中常见的屏幕录像或截图，仅依赖文本输入。
• 模型交互限制：模型无法像人类工程师一样提问澄清需求。

AI软件工程的“里程碑”与“警示”

SWE-Lancer首次将模型能力映射到真实经济价值，揭示了当前LLMs在复杂工程任务中的局限性。

尽管Claude 3.5 Sonnet等模型展现了潜力，但其在问题根治、国际化支持、动态交互上的不足，表明AI离“替代人类工程师”仍有距离。

未来，如何在提升技术能力的同时规避社会风险，将是学术界与产业界的共同挑战。

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/openai/SWELancer-Benchmark

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