15:25@koltregaskes@koltregaskesGLM-5.2 在 DeepSWE 编程基准上取得 44% 的得分,超过 Kimi-K2.7 Code,成为目前最强的开源模型。不过它的运行成本更高,且每次输出更多 tokens。与封闭模型相比,Claude Fable 5 以 70% 的得分领先,差距明显。AI模型GLM-5.2Kimi-K2.7DeepSWE开源模型代码生成推荐理由:智谱的 GLM-5.2 代码上刚赢了 Kimi 的 K2.7,但更贵输出也更多,离顶级闭源还有距离。原文
15:09Artificial Analysis@ArtificialAnlys73°Artificial Analysis 更新了其编程智能体指数,用 Datacurve 的 DeepSWE 基准测试取代了 SWE-Bench Pro。DeepSWE 从零编写任务,避免模型从公开 GitHub 问题或 PR 中记忆答案,解决了原基准可被游戏化的问题。更新后,Codex with GPT-5.5 (xhigh) 得分从 65 升至 76,超越 Claude Code with Opus 4.8 (max) 的 73 分;新发布的 Claude Fable 5 (max) 在 Claude Code 中以 77 分位居榜首。这一变化揭示了原基准对某些模型组合的偏差。AI产品编程智能体基准测试Claude Fable 5GPT-5.5DeepSWE10 个信源在谈推荐理由:基准测试更新直接影响了主流编程智能体的排名,做 AI 编程工具选型或评估模型能力的开发者值得关注——Claude Fable 5 新登顶,Codex 也大幅提升,建议点开看具体得分和对比。原文
12:23Viking@vikingmuteDeepSWE 是一个全新的 coding benchmark,所有任务均为原创、从零编写,避免了模型预训练数据记忆污染。任务涵盖多种编程语言,复杂度接近真实世界,参考解决方案平均需修改 668 行代码。排行榜显示 GPT-5.5 xhigh 通过率最高,GPT-5.4 xhigh 第二,其他模型通过率较低。小米的模型表现意外不错,值得关注。AI模型coding benchmarkDeepSWEGPT-5.5小米模型评估推荐理由:这个基准测试解决了现有 coding benchmark 数据污染问题,做 AI 编程模型评估的团队可以直接参考排行榜,小米模型的表现值得一试。原文