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SWE-sweep：让模型主动发现并修复代码库bug的基准
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AI 综述
Meta、Stanford、Harvard、UW 的研究者联合推出 SWE-sweep 基准，用于测试大模型 agent 能否在用户遇到之前主动发现并修复真实代码库中的 bug，并按隐藏的真实 bug 集合对模型打分。项目以 MIT 许可开源，榜单与论文计划持续更新。最新报道（2026-10-03，Reddit r/LocalLLaMA）指出，目前测试结果中 Luna xhigh 在成本效率上表现突出、难以被超越，且各模型整体得分普遍低于预期，榜单与论文将在下周继续更新。
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最新进展10月3日 00:05
新基准SWE-sweep发布：Luna xhigh成本效率领先，模型得分普遍低于预期，榜单下周更新。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- Reddit r/LocalLLaMA (开源AI)SWE-sweep：测试大模型在用户遇到 bug 之前就发现并修复它们的新基准
Meta、Stanford、Harvard、UW 的研究者联合推出 SWE-sweep 基准，让 agent 在真实代码库中主动查找并修复 bug，按隐藏的真实 bug 集合打分。目前 Luna xhigh 在成本效率上难以超越，且模型得分普遍低于预期。项目以 MIT 许可开源，榜单与论文下周将继续更新。
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