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

但發(fā)布會上搞了一個大烏龍，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）。

雖然這張表格一開始在OpenAI的官博中是準確的，但是當面向全世界直播竟然搞了這么大一個Bug。

拋開烏龍外，更重要的但是被人們忽視的一個事情是，GPT-5在SWE-bench Verified基準上取得的74.9%的通過率。

這個分數(shù)略高于Anthropic的Claude Opus 4.1的74.5%。

這一下子，就讓GPT-5成為當前軟件工程任務基準上的領先模型。

但等等，這分數(shù)…好像有點貓膩啊。

OpenAI并未運行SWE-bench Verified的全部500道測試任務，而是略去了其中無法運行的23個任務，僅基于477個任務計算得分。

SemiAnalysis專門發(fā)帖提到這個問題。

Anthropic專門在它的博客里也「內涵」了這個問題。

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

而對手Claude呢？老老實實，500道題一道沒落。

這下，性質全變了。

當然OpenAI是承認這件事情的。

他們從GPT-4.1開始就在「備注」里說明了：OpenAI的基礎設施無法運行這23道題目。（好奇啊，什么樣的題目，OpenAI的天才們竟然說無法運行）

如果將這23道無法運行的題目按0分計入，GPT-4.1的得分將從54.6%降至52.1%。

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

需要強調的是，那23個被略去的任務并非對GPT-5「無關緊要」。

相反，它們大多是Verified集中最困難的一批問題。

據第三方分析，在Verified數(shù)據集的「耗時>4小時」級別的任務中，絕大多數(shù)模型都無法解決任何一道。

模型在需要超過1小時才能完成的「較難」問題上表現(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4小時的任務（各占33%）。

這些極端困難任務對模型的綜合能力是嚴峻考驗。

如果GPT-5無法運行這些任務，那么從全面能力上說，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（Anthropic并未聲稱其模型跳過任何Verified任務），因此其74.5%分數(shù)包含了所有難題的考驗。

而GPT-5的74.9%則是在剔除了這些「攔路虎」后的結果。

這種差異引發(fā)的主要爭議點在于：評測分數(shù)的可比性和報告方法的透明性。

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

SemiAnalysis認為，要想「公平」的對比模型之間的成績，或許swebench.com上的SWE-bench官方排行榜可能是對當前模型在此基準測試中表現(xiàn)的最清晰描述。

沒有「驗證」子集，工具使用受限（僅限bash），大部分腳手架內容是開放可見的。

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

接下來的問題就是，什么是SWE-bench，什么又是「驗證」子集，為啥要額外搞一個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，全是真實世界的代碼難題。

想拿高分？不僅要修復bug。還不能引入新bug，這標準簡直不要太嚴格。

曾幾何時，AI們分數(shù)也就二三十分，慘不忍睹。

比如截至2024年8月5日，根據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，達到43%。

但是現(xiàn)在的AI厲害了，基本上前十的模型都能超過50分。

OpenAI覺得SWE-bench太難了，一些任務甚至壓根沒法解決，從而沒法很好的評估模型的能力。

簡單介紹下SWE-bench

SWE-bench測試集中的每個樣本均來自GitHub上12個開源Python存儲庫中的已解決GitHub問題。

每個樣本都有一個相關的拉取請求（PR），其中包含解決方案代碼和單元測試以驗證代碼的正確性。

這些單元測試在PR中的解決方案代碼添加之前會失敗，但添加之后會通過，因此被稱為FAIL_TO_PASS測試。

每個樣本還具有相關的PASS_TO_PASS測試，這些測試在PR合并前后都會通過，用于檢查PR是否破壞了代碼庫中現(xiàn)有且不相關的功能。

對于SWE-bench中的每個樣本，智能體將獲得來自GitHub issue的原始文本，即問題描述，并可以訪問代碼庫。

據此，智能體必須編輯代碼庫中的文件以解決問題。測試用例不會展示給智能體。

模型提出的修改編輯通過運行FAIL_TO_PASS和PASS_TO_PASS測試進行評估。

如果FAIL_TO_PASS測試通過，表明該模型解決了問題。

如果PASS_TO_PASS測試通過，則表明該編輯沒有意外破壞代碼庫中不相關的部分。

只有當這兩組測試全部通過后，該編輯才能徹底解決原始GitHub問題。

這就是上面所說的：不僅要修復bug，還不能引入新bug。

SWE-bench Verified：一個人工選出來的子集

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

OpenAI與93名精通Python的軟件開發(fā)人員合作，手動篩選SWE-bench樣本的質量。

首先，給SWE-bench測試集的1699個隨機樣本「打分」。

四個分數(shù)：

• 0：問題描述清晰，對于成功解決所需的條件也很明確。
• 1：關于這個問題還有一些空白需要填寫，但對于成功解決方案所需的內容，存在一種合理的解讀方式。
• 2：該問題描述含糊，存在歧義空間，尚不清楚一個成功的解決方案應具備哪些特征。
• 3：在沒有更多信息的情況下，幾乎無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。

雖然這種方法會導致樣本移除的誤報率較高，但有助于提高對最終數(shù)據集樣本質量的信心。

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

說回分數(shù)，Claude考的是「全科」，OpenAI考的是「精選版」。

這成績，怎么能直接比？數(shù)字背后的故事，更值得玩味。

在發(fā)布會圖表畫錯的烏龍以外，這個被「掩蓋」的事實似乎并沒有引起太多人的注意。

甚至，我們可以陰謀論的猜測一下，OpenAI是不是故意而為之，用這個小小的烏龍，來掩蓋SWE-Bench的分數(shù)？

畢竟，要想隱瞞一個真相，最好的做法不是否認它，而是用一個更大的「真相」去轉移所有人的注意力。