幾天前，OpenAI發(fā)布會(huì)上，奧特曼宣布GPT-5登頂了，號(hào)稱代碼能力全球第一。

但發(fā)布會(huì)上搞了一個(gè)大烏龍，52.8＞69.1=30.8？

于是，OpenAI那些年薪上億的天才們做的一張表格火遍了全世界（左邊）。

雖然這張表格一開(kāi)始在OpenAI的官博中是準(zhǔn)確的，但是當(dāng)面向全世界直播竟然搞了這么大一個(gè)Bug。

拋開(kāi)烏龍外，更重要的但是被人們忽視的一個(gè)事情是，GPT-5在SWE-bench Verified基準(zhǔn)上取得的74.9%的通過(guò)率。

這個(gè)分?jǐn)?shù)略高于Anthropic的Claude Opus 4.1的74.5%。

這一下子，就讓GPT-5成為當(dāng)前軟件工程任務(wù)基準(zhǔn)上的領(lǐng)先模型。

但等等，這分?jǐn)?shù)…好像有點(diǎn)貓膩啊。

OpenAI并未運(yùn)行SWE-bench Verified的全部500道測(cè)試任務(wù)，而是略去了其中無(wú)法運(yùn)行的23個(gè)任務(wù)，僅基于477個(gè)任務(wù)計(jì)算得分。

SemiAnalysis專門發(fā)帖提到這個(gè)問(wèn)題。

Anthropic專門在它的博客里也「內(nèi)涵」了這個(gè)問(wèn)題。

SWE-bench Verified總共500道題，GPT-5只做了477道，那23道題，它直接跳過(guò)了！

而對(duì)手Claude呢？老老實(shí)實(shí)，500道題一道沒(méi)落。

這下，性質(zhì)全變了。

當(dāng)然OpenAI是承認(rèn)這件事情的。

他們從GPT-4.1開(kāi)始就在「?jìng)渥ⅰ估镎f(shuō)明了：OpenAI的基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)法運(yùn)行這23道題目。（好奇啊，什么樣的題目，OpenAI的天才們竟然說(shuō)無(wú)法運(yùn)行）

如果將這23道無(wú)法運(yùn)行的題目按0分計(jì)入，GPT-4.1的得分將從54.6%降至52.1%。

由此推測(cè)，GPT-5的74.9%，若也將那23道題視作全錯(cuò)，其實(shí)際全500題通過(guò)率約為71.4%（74.9%×477/500，注意這是極度簡(jiǎn)化的計(jì)算）明顯低于Claude Opus 4.1基于500道題取得的74.5%

需要強(qiáng)調(diào)的是，那23個(gè)被略去的任務(wù)并非對(duì)GPT-5「無(wú)關(guān)緊要」。

相反，它們大多是Verified集中最困難的一批問(wèn)題。

據(jù)第三方分析，在Verified數(shù)據(jù)集的「耗時(shí)>4小時(shí)」級(jí)別的任務(wù)中，絕大多數(shù)模型都無(wú)法解決任何一道。

模型在需要超過(guò)1小時(shí)才能完成的「較難」問(wèn)題上表現(xiàn)顯著下降。

只有ClaudeSonnet4（非思考模式）、o3和GPT4.1能夠完成部分超過(guò)4小時(shí)的任務(wù)（各占33%）。

這些極端困難任務(wù)對(duì)模型的綜合能力是嚴(yán)峻考驗(yàn)。

如果GPT-5無(wú)法運(yùn)行這些任務(wù)，那么從全面能力上說(shuō)，它可能尚未真正超越Claude 4.1。

在Anthropic提供的信息中，Claude 4.1很可能也嘗試了這些任務(wù)（Anthropic并未聲稱其模型跳過(guò)任何Verified任務(wù)），因此其74.5%分?jǐn)?shù)包含了所有難題的考驗(yàn)。

而GPT-5的74.9%則是在剔除了這些「攔路虎」后的結(jié)果。

這種差異引發(fā)的主要爭(zhēng)議點(diǎn)在于：評(píng)測(cè)分?jǐn)?shù)的可比性和報(bào)告方法的透明性。

甚至，就連作為裁判的SWE-bench Verified數(shù)據(jù)集，也是OpenAI自己搞的。

SemiAnalysis認(rèn)為，要想「公平」的對(duì)比模型之間的成績(jī)，或許swebench.com上的SWE-bench官方排行榜可能是對(duì)當(dāng)前模型在此基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)的最清晰描述。

沒(méi)有「驗(yàn)證」子集，工具使用受限（僅限bash），大部分腳手架內(nèi)容是開(kāi)放可見(jiàn)的。

在此前提下的基準(zhǔn)測(cè)試中，5月14日的Claude 4 Opus檢查點(diǎn)（67.6）表現(xiàn)是要優(yōu)于GPT-5（65）的。

接下來(lái)的問(wèn)題就是，什么是SWE-bench，什么又是「驗(yàn)證」子集，為啥要額外搞一個(gè)SWE-bench Verified？

SWE-bench：AI界的「程序員高考」

SWE-bench你可以把它想象成AI界的「程序員高考」。

考的，全是真實(shí)世界的代碼難題。

想拿高分？不僅要修復(fù)bug。還不能引入新bug，這標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)直不要太嚴(yán)格。

曾幾何時(shí)，AI們分?jǐn)?shù)也就二三十分，慘不忍睹。

比如截至2024年8月5日，根據(jù)SWE-bench的排行榜，編碼智能體在SWE-bench上最高得分20%。

在SWE-bench Lite上得分能稍微好點(diǎn)，達(dá)到43%。

但是現(xiàn)在的AI厲害了，基本上前十的模型都能超過(guò)50分。

OpenAI覺(jué)得SWE-bench太難了，一些任務(wù)甚至壓根沒(méi)法解決，從而沒(méi)法很好的評(píng)估模型的能力。

簡(jiǎn)單介紹下SWE-bench

SWE-bench測(cè)試集中的每個(gè)樣本均來(lái)自GitHub上12個(gè)開(kāi)源Python存儲(chǔ)庫(kù)中的已解決GitHub問(wèn)題。

每個(gè)樣本都有一個(gè)相關(guān)的拉取請(qǐng)求（PR），其中包含解決方案代碼和單元測(cè)試以驗(yàn)證代碼的正確性。

這些單元測(cè)試在PR中的解決方案代碼添加之前會(huì)失敗，但添加之后會(huì)通過(guò)，因此被稱為FAIL_TO_PASS測(cè)試。

每個(gè)樣本還具有相關(guān)的PASS_TO_PASS測(cè)試，這些測(cè)試在PR合并前后都會(huì)通過(guò)，用于檢查PR是否破壞了代碼庫(kù)中現(xiàn)有且不相關(guān)的功能。

對(duì)于SWE-bench中的每個(gè)樣本，智能體將獲得來(lái)自GitHub issue的原始文本，即問(wèn)題描述，并可以訪問(wèn)代碼庫(kù)。

據(jù)此，智能體必須編輯代碼庫(kù)中的文件以解決問(wèn)題。測(cè)試用例不會(huì)展示給智能體。

模型提出的修改編輯通過(guò)運(yùn)行FAIL_TO_PASS和PASS_TO_PASS測(cè)試進(jìn)行評(píng)估。

如果FAIL_TO_PASS測(cè)試通過(guò)，表明該模型解決了問(wèn)題。

如果PASS_TO_PASS測(cè)試通過(guò)，則表明該編輯沒(méi)有意外破壞代碼庫(kù)中不相關(guān)的部分。

只有當(dāng)這兩組測(cè)試全部通過(guò)后，該編輯才能徹底解決原始GitHub問(wèn)題。

這就是上面所說(shuō)的：不僅要修復(fù)bug，還不能引入新bug。

SWE-bench Verified：一個(gè)人工選出來(lái)的子集

SWE-bench Verified是SWE-bench基準(zhǔn)的一個(gè)人類校驗(yàn)子集，于2024年8月由OpenAI與SWE-bench作者合作發(fā)布。

OpenAI與93名精通Python的軟件開(kāi)發(fā)人員合作，手動(dòng)篩選SWE-bench樣本的質(zhì)量。

首先，給SWE-bench測(cè)試集的1699個(gè)隨機(jī)樣本「打分」。

四個(gè)分?jǐn)?shù)：

• 0：?jiǎn)栴}描述清晰，對(duì)于成功解決所需的條件也很明確。
• 1：關(guān)于這個(gè)問(wèn)題還有一些空白需要填寫，但對(duì)于成功解決方案所需的內(nèi)容，存在一種合理的解讀方式。
• 2：該問(wèn)題描述含糊，存在歧義空間，尚不清楚一個(gè)成功的解決方案應(yīng)具備哪些特征。
• 3：在沒(méi)有更多信息的情況下，幾乎無(wú)法理解你需要做什么。

得分為2和3分的直接拋棄不要，只留0和1分的題目。

雖然這種方法會(huì)導(dǎo)致樣本移除的誤報(bào)率較高，但有助于提高對(duì)最終數(shù)據(jù)集樣本質(zhì)量的信心。

然后從0和1分的題目中再隨機(jī)抽取500道，這就是最終的SWE-bench Verified。

說(shuō)回分?jǐn)?shù)，Claude考的是「全科」，OpenAI考的是「精選版」。

這成績(jī)，怎么能直接比？數(shù)字背后的故事，更值得玩味。

在發(fā)布會(huì)圖表畫錯(cuò)的烏龍以外，這個(gè)被「掩蓋」的事實(shí)似乎并沒(méi)有引起太多人的注意。

甚至，我們可以陰謀論的猜測(cè)一下，OpenAI是不是故意而為之，用這個(gè)小小的烏龍，來(lái)掩蓋SWE-Bench的分?jǐn)?shù)？

畢竟，要想隱瞞一個(gè)真相，最好的做法不是否認(rèn)它，而是用一個(gè)更大的「真相」去轉(zhuǎn)移所有人的注意力。