代碼大模型考卷升級！字節開源FullStack Bench，首次覆蓋全棧編程超11類真實場景
代碼大模型越來越卷，評估AI編程水平的“考卷”也被迫升級。12月5日，字節豆包大模型團隊開源最新代碼大模型評估基準FullStack Bench，在業界首次囊括編程全棧技術中超11類真實場景，覆蓋16種編程語言，包含3374個問題，相比此前基準，可以更有效地評估大模型在現實世界中的代碼開發能力。
代碼評估基準是衡量大模型編程能力的標準工具，也是推動模型優化的關鍵驅動力。不過，當前的代碼評估基準覆蓋的應用類型和編程語言較為有限，難以反映真實世界中代碼開發場景的多樣性和復雜性。
比如，主流代碼評測集HumanEval和MBPP中近80%數據只聚焦基礎編程和高級編程問題；DS-1000中95%數據都集中于數據分析和機器學習任務，且僅對Python語言進行評測；xCodeEval雖覆蓋多項任務，但基本局限于高級編程和數學領域。
FullStack Bench數據覆蓋超11種應用領域，遠超當前主流代碼評估基準
因此，字節豆包大模型團隊與M-A-P開源社區聯合提出FullStack Bench，一個專注于全棧編程和多語言編程的代碼評估數據集。為囊括在真實全棧開發中涉及的各類應用場景，研究團隊從全球最大的程序員技術問答社區Stack Overflow中隨機抽取了50萬個問題進行分析，篩選出占總問題數前88.1%的應用領域，并對其分布做了適當調整來保證每個領域的魯棒性，最終形成了FullStack Bench關注的超過11種應用場景及分布比例。
FullStack Bench包含3374個問題，每個問題均包括題目描述、參考解決方案及單元測試用例，總計15168個單元測試。為保證評估準確性，問題內容均由相關領域的編程專家設計，并經AI和人工驗證進行質量復核。在初始數據集構建后，團隊根據主流代碼大模型測試結果，按問題難度、模糊性和可解性對數據質量進行了交叉評估和進一步完善。
FullStack Bench數據集構成情況
為方便開發者對大模型代碼能力進行系統性測試，豆包大模型團隊還開源了一款高效的代碼沙盒執行工具——SandboxFusion，用于評估來自不同語言的不同編程任務。除了FullStack Bench，SandboxFusion還兼容超過10種廣泛使用的代碼評估數據集，支持23種編程語言。開發者在單服務器上即可輕松部署SandboxFusion，也可直接在GitHub上進行體驗。
發布評測基準及沙盒的同時，字節代碼大模型也首次曝光。研究中，豆包大模型團隊對全球20余款代碼大模型及語言大模型的編程表現進行了評測（詳見論文），其中包括未披露過的豆包代碼大模型Doubao-Coder。
近半年，字節在代碼大模型領域進展迅速，今年6月字節發布了由自研代碼基座模型支撐的AI編程助手豆包MarsCode，目前每月為用戶貢獻百萬量級代碼。
