使用场景

研究人员可以使用 SWE-Lancer 来评估不同 AI 模型在解决软件工程任务中的性能差异，从而为模型的优化和改进提供依据。

开发者可以通过该基准测试了解 AI 模型在实际软件开发任务中的表现，探索如何将 AI 技术更好地融入到开发流程中。

企业可以利用 SWE-Lancer 来评估 AI 模型在软件工程任务中的经济价值，判断是否适合引入 AI 技术来提高开发效率和降低成本。

产品特色

提供超过 1400 个真实世界的自由软件工程任务，涵盖多种难度和价值范围

包含独立工程任务和管理决策任务，全面评估模型能力

独立任务通过经验丰富的软件工程师三重验证的端到端测试进行评分

管理决策任务与原始雇佣的工程经理的选择进行对比评估

开源统一的 Docker 镜像和公共评估分割，便于未来研究

通过任务价值映射模型性能，直观呈现 AI 模型的经济潜力

支持对前沿模型在实际软件工程任务中的表现进行量化分析

为研究人员提供标准化的测试环境和数据集，促进技术发展

使用教程

访问 SWE-Lancer 的开源仓库，获取相关的 Docker 镜像和测试数据集。

根据需要设置本地开发环境，确保 Docker 环境正常运行。

将待评估的 AI 模型接入到 SWE-Lancer 的测试框架中。

运行测试任务，模型将依次处理各个软件工程任务。

查看测试结果，包括任务完成情况、评分以及与真实世界价值的映射。

根据测试结果分析模型的优势和不足，为进一步的研究和开发提供参考。