白交 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
別急著用GPT-5編程了,可能它能力沒有你想象中那么強。
有人發(fā)現(xiàn),官方測試編程能力用的SWE-bench Verified,但貨不對板,只用了477個問題。
什么意思呢?我們知道,SWE-bench是評估模型/智能體自主編程能力的一個通用且常用的指標。而SWE-bench Verified作為它的子集,本來一共有500個問題。
現(xiàn)在相當于OpenAI自行省略的那23個問題,自己搞了個子集的“子集”來評估模型能力。
而如果這些題默認零分,那么得分實際上是比Claude Opus 4.1還要低的。因為現(xiàn)在僅有0.4%的差距。
OpenAI這種自行忽略23道題的操作,已經(jīng)不是第一次了。
早在GPT-4.1發(fā)布時就信誓旦旦地說,之所以忽略是因為這些問題的解決方案無法在他們的基礎(chǔ)設(shè)施運行。
離譜了朋友們!要知道SWE-bench Verified這個OpenAI自己提的,理由也是因為SWE-bench無法系統(tǒng)評估模型的編程能力,所以決定自己再提煉一個子集。
現(xiàn)在又因為測試題無法正常運行,所以自行又搞了個子集的“子集”。
本來以為GPT-5直播里出現(xiàn)圖表錯誤已經(jīng)夠離譜了,結(jié)果現(xiàn)在告訴我這里面的成績可能還有假?
OpenAI一直省略23個問題
已經(jīng)開始有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn),GPT-5能力并不比Claude 4.1 Opus好多少。
現(xiàn)在來看,這個官方給的結(jié)果或許根本沒有參考價值。
網(wǎng)友們除了自行忽略部分測試題,“偽造了結(jié)果”這一發(fā)現(xiàn)外,還發(fā)現(xiàn),他們是將具有最大思維努力的GPT-5與沒有擴展思維僅靠原始模型輸出的Opus 4.1進行比較。這種比較實際上沒有參考意義。
而他們之所以只使用477個問題來測試,理由也跟GPT-4.1發(fā)布時一樣,因為他們內(nèi)部的基礎(chǔ)設(shè)施運行不了剩下的23個問題。
今年4月份發(fā)布GPT-4.1時,在同一基準僅使用477個問題下得得分在54.6%。
當時官方還指出,如果保守地將這些問題的得分定為 0,那么54.6%的得分就變成了52.1%。即便是這樣,這個數(shù)值放在當時也是最高的。
而Anthropic這邊,其實也已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了OpenAI這個操作。
就在Claude Opus 4.1發(fā)布公布編程成績之時,在文章的末尾有這么一句話。
對于Claude 4系列模型,他們繼續(xù)使用相同的簡單框架,該框架僅為模型配備了兩種工具——一個Bash工具和一個通過字符串替換進行文件編輯的工具,并且不再包含Claude 3.7 Sonnet中使用的第三個“規(guī)劃工具”。
并在最后注明:在所有Claude 4模型中,他們報告的分數(shù)基于完整的500個問題。OpenAI模型的得分基于477道問題的子集進行報告。
基準還是OpenAI自己提的
如果說,SWE-bench Verified還是OpenAI自己提的基準,那這件事就更離譜了。
這不就相當于自己搬起石頭砸自己的腳啦嘛。
當時啊還是因為類似的原因——他們測試發(fā)現(xiàn)SWE-bench的一些任務(wù)可能難以解決甚至無法解決,導致SWE-bench無法系統(tǒng)性評估模型的自主編程能力。
于是乎,他們決定與SWE-bench的作者合作,決定弄出個新版本,希望能夠提供更準確的評估。
他們共同發(fā)起了一項人工注釋活動,共有93位資深程序員參與進來,以篩選SWE-bench測試集每個樣本,從而獲得適當范圍的單元測試和明確指定的問題描述。
他們隨機抽取了1699個樣本,然后基于統(tǒng)一標準來進行標注。
比如,問題描述是否明確?每個注釋都有一個標簽,范圍從 [0, 1, 2, 3],嚴重程度依次遞增。
標簽0和1 表示輕微;標簽2和3表示嚴重,表示樣本在某些方面存在缺陷,應(yīng)予以丟棄。
此外,我們還會評估每個示例的難度,方法是讓注釋者估算開發(fā)人員確定并實現(xiàn)解決方案所需的時間。
最終得到了500個經(jīng)過驗證的樣本,并且按照難度對數(shù)據(jù)集進行細分。“簡單”子集包含196個小于15分鐘的修復任務(wù),而“困難”子集包含 45 個大于 1 小時的任務(wù)。
結(jié)果現(xiàn)在這個子集又被OpenAI縮減了。
One More Thing
不過,還是有個總榜單或許值得參考,就是那個最原始的SWE-bench。
在這個榜單中,Claude 4 Opus還是占據(jù)著領(lǐng)先位置。
GPT-5也已經(jīng)發(fā)過好一陣了,不知道你有沒有這樣類似的編程體驗呀?歡迎在評論區(qū)與我們分享。
參考鏈接:
[1]https://www.swebench.com/
[2]https://openai.com/index/introducing-gpt-5/
[3]https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-1
[4]https://x.com/SemiAnalysis_/status/1955028150217478177
[5]https://x.com/DavidOndrej1/status/1954158161721487482
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