运维123 - SWE-Bench
type: channel
link: https://www.sddts.cn/index.php/tag/SWE-Bench/
items: Claude Code Opus 4.5 SWE-Bench-Pro 性能追踪器技术分析

Claude Code Opus 4.5 SWE-Bench-Pro 性能追踪器技术分析
type: item
date: 2026-01-31T08:59:46+00:00
description: Claude Code Opus 4.5 SWE-Bench-Pro 性能追踪器技术分析一、新闻概述1. 标题Claude Code Opus 4.5 性能追踪器：每日基准测试监控 SWE 任务表现2. 发布时间2026 年 1 月 26 日（最后更新）3. 来源Marginlab二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容Marginlab 推出 Claude Code Opus 4.5 性能追踪器，通过每日基准测试监控其在 SWE-Bench-Pro 上的表现，并使用统计显著性测试检测性能退化。B. 核心亮点每日更新：在精选的 SWE-Bench-Pro 子集上进行基准测试退化检测：使用统计测试进行性能退化检测真实环境：直接在 Claude Code CLI 中使用最先进模型（Opus 4.5）进行基准测试，无自定义工具2. 关键信息A. 版本号Claude Opus 4.5B. 重要数据30 天通过率：54%（505 次评估）7 天通过率：55%（150 次评估）日通过率：54%（50 次评估）历史基线：58%统计显著性阈值：±14.0%（日）、±7.3%（周）C. 涉及产品Claude Code CLI、SWE-Bench-Pro3. 背景介绍A. 前置版本历史平均通过率为 58%，用作检测性能变化的参考基线。B. 相关上下文SWE-Bench-Pro 是评估 AI 编程助手在真实软件工程任务上表现的重要基准。追踪器旨在检测模型性能的统计显著性退化。三、详细报道1. 主要内容A. 功能更新退化状态监控：显示任何时间段是否存在统计显著的性能下降（p < 0.05）日通过率追踪：最近一天评估的基准任务通过百分比7 天滚动聚合：提供比日结果更稳定的衡量指标30 天长期趋势：最佳的整体持续性能衡量指标B. 技术改进统计显著性测试：使用 95% 置信区间评估性能变化可视化趋势图：日趋势和周趋势两种视图基线对比：历史基线作为参考点置信区间切换：可显示/隐藏 95% 置信区间C. 测试方法直接在 Claude Code CLI 中运行使用 Opus 4.5 模型无自定义测试工具2. 技术细节A. 监控架构graph LR A[SWE-Bench-Pro] -->|精选任务子集| B[Claude Code CLI] B -->|Opus 4.5| C[每日基准测试] C -->|评估结果| D[统计引擎] D -->|通过率| E[可视化面板] D -->|置信区间| E D -->|退化检测| F[告警系统] F -->|p < 0.05| G[性能退化通知]B. 统计指标基线通过率：58%日显著性阈值：±14.0%（p ≥ 0.05 非显著）周显著性阈值：±7.3%（p ≥ 0.05 非显著）95% 置信区间：反映数据不确定性C. 当前性能状态日通过率：54%（50 次评估）7 天滚动通过率：53.7%（350 次运行，95% CI：48.5% - 58.9%）30 天通过率：54%（505 次评估）3. 数据与事实A. 性能趋势当前日通过率（54%）低于历史基线（58%）差值在统计显著性阈值（±14.0%）内，未达显著退化标准7 天滚动通过率（53.7%）同样在周阈值（±7.3%）内B. 样本量日样本：50 次评估周样本：150 次评估月样本：505 次评估四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势AI 编程助手性能监控标准化统计显著性测试成为模型评估标配持续监控替代单点基准测试B. 竞争格局Claude Code 透明化性能表现，建立用户信任推动行业建立类似的性能追踪机制2. 用户影响A. 现有用户实时了解 Claude Code 性能变化基于数据做出模型使用决策性能退化时及时获得通知B. 潜在用户可评估模型稳定性再决定采用参考历史数据预测未来表现C. 迁移成本无需迁移，用户可持续监控现有使用情况3. 技术趋势A. 技术方向AI 模型性能监控从静态转向动态统计学方法广泛应用于模型评估开源基准测试重要性提升B. 生态影响推动 SWE-Bench 等基准测试普及促进 AI 编程助手质量提升五、各方反应1. 官方回应Marginlab 强调追踪器的核心目标是检测统计显著的性能退化。2. 业内评价A. 专家观点持续监控比单点测试更有价值统计显著性测试避免误报B. 社区反馈透明化性能数据增强用户信任基线对比有助于判断模型稳定性3. 用户反馈A. 正面评价每日更新提供及时性能反馈可视化界面直观易用统计学方法科学严谨B. 关注点当前通过率略低于基线需关注样本量可能影响短期波动判断六、相关链接1. 官方资源Claude Code Opus 4.5 性能追踪器SWE-Bench-Pro 基准测试2. 技术文档统计显著性测试方法Claude Code…