近年來，ChatGPT、Llama等大語言模型在軟件工程領(lǐng)域的能力突飛猛進(jìn)，從需求分析、代碼生成到測試與維護(hù)幾乎無所不能。但一個核心問題是：我們?nèi)绾慰陀^評估這些模型在不同軟件工程任務(wù)中的表現(xiàn)？

在SE領(lǐng)域，Benchmark既是分?jǐn)?shù)卡，讓不同模型在同一標(biāo)準(zhǔn)下比拼；也是方向盤，引導(dǎo)技術(shù)改進(jìn)與未來研究方向。

然而，現(xiàn)有LLM-SE Benchmark存在三大痛點：

• 零散分布：缺乏覆蓋全流程的軟件工程任務(wù)Benchmark綜述
• 構(gòu)建方式各異：評估指標(biāo)、數(shù)據(jù)來源五花八門，難以橫向比較
• 研究空白：此前從未有系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述全面匯總軟件工程相關(guān)的大語言模型Benchmark

這使得開發(fā)者和研究者在選擇評估方法時常陷入「信息孤島」，甚至可能被不全面的評估結(jié)果誤導(dǎo)。

為填補這一空白，來自浙江大學(xué)、新加坡管理大學(xué)、渥太華大學(xué)等機構(gòu)的團隊開展了一項系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述，首次全面梳理了291個用于評估大語言模型在軟件工程任務(wù)中的Benchmark，并從任務(wù)覆蓋、語言分布、構(gòu)建方式到未來趨勢進(jìn)行了深入分析。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2505.08903

圖1 綜述框架總覽

研究聚焦三大核心問題：

• 現(xiàn)有LLM-SE Benchmark有哪些？
• 它們是如何構(gòu)建的？
• 它們面臨哪些挑戰(zhàn)與改進(jìn)機會？

為了確保全面、系統(tǒng)，研究人員開展「地毯式搜索」：

數(shù)據(jù)來源：覆蓋IEEE Xplore、ACM DL、ScienceDirect、Springer Link等八大數(shù)據(jù)庫；

• 補充檢索：采用前向與后向的「滾雪球」檢索，確保重要Benchmark不遺漏；
• 嚴(yán)格篩選：設(shè)置包含與排除標(biāo)準(zhǔn)，剔除與LLM-SE無關(guān)或信息不全的Benchmark；
• 質(zhì)量評估：從描述清晰度、SE相關(guān)性、方法嚴(yán)謹(jǐn)性、可復(fù)現(xiàn)性、學(xué)術(shù)影響五個維度打分；
• 最終成果：匯總291個在2025年6月前發(fā)表的Benchmark，按任務(wù)、語言、構(gòu)建方式等多維度分類分析。

六大任務(wù)全覆蓋

Benchmark演化脈絡(luò)清晰

圖2 Benchmark年份分布

統(tǒng)計顯示，自2022年起B(yǎng)enchmark數(shù)量快速增長，2023和2024年分別新增近70個，增長勢頭迅猛。

圖3 Benchmark語言分布

Python在評估Benchmark中一騎絕塵，主要用于代碼生成與推薦類任務(wù)；Java、C++、C語言在質(zhì)量分析與維護(hù)任務(wù)中占有重要地位；Go、PHP、Ruby等小眾語言的Benchmark仍然稀缺。

圖4 Benchmark任務(wù)分布

任務(wù)分布（六大類）

• 需求與設(shè)計（25個）：需求獲取、分類、沖突檢測、規(guī)格化與驗證；
• 編碼輔助（124個）：代碼生成、補全、摘要、多語言遷移（占比超40%，最多）；
• 軟件測試（25個）：測試生成、GUI測試、斷言生成、自動修復(fù)；
• AIOps（6個）：日志生成與解析；
• 軟件維護(hù)（13個）：代碼審查、克隆檢測、代碼重構(gòu)；
• 質(zhì)量管理（111個）：缺陷檢測、漏洞識別、修復(fù)建議（占比38%）。

其中「編碼輔助」任務(wù)相關(guān)Benchmark數(shù)量最多，占比超過40%，其次是質(zhì)量管理類任務(wù)，占比達(dá)38%。

現(xiàn)實挑戰(zhàn)

Benchmark還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠用！

研究指出，當(dāng)前Benchmark建設(shè)存在五大瓶頸：

• 任務(wù)定義模糊、評價不一致：缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，難以橫向?qū)Ρ龋?/span>
• 規(guī)模受限、計算成本高：多數(shù)數(shù)據(jù)集規(guī)模偏小，覆蓋不了復(fù)雜系統(tǒng)；
• 泛化能力不足：Benchmark表現(xiàn)好，真實場景卻「水土不服」；
• 更新滯后：難以及時跟進(jìn)新技術(shù)與框架；
• 數(shù)據(jù)隱私限制：真實企業(yè)數(shù)據(jù)難以共享，影響高質(zhì)量Benchmark建設(shè)。

未來機會

Benchmark建設(shè)仍是「藍(lán)?！?/span>

團隊提出了五大改進(jìn)方向：

• 多維評估：引入準(zhǔn)確率、可維護(hù)性、效率、安全性、可解釋性等指標(biāo)；
• 跨語言、跨任務(wù)：統(tǒng)一評估框架，提升通用性；
• 貼近真實場景：引入真實項目數(shù)據(jù)，提高落地性；
• 人類反饋與倫理考量：納入有害性檢測、隱私風(fēng)險等維度；
• 動態(tài)可擴展平臺：支持任務(wù)擴展、新模型接入與持續(xù)測評。

總結(jié)

Benchmark是推動LLM落地的「發(fā)動機」

正如作者所言——當(dāng)前LLM在軟件工程中的應(yīng)用正處于「黃金發(fā)展期」，但真正能驅(qū)動其走向工業(yè)落地、提升工程可信度的，是那些更真實、更多維、更動態(tài)的Benchmark體系。

這項研究不僅填補了LLM軟件工程評估的綜述空白，也為AI4SE研究者、開發(fā)者和企業(yè)提供了清晰的「下一步方向」。

如果說模型是「馬達(dá)」，Benchmark就是「方向盤」。誰能把握住它，誰就能在AI軟件工程的未來之路上走得更遠(yuǎn)。