--- title: "SWE-bench (benchmark) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "SWE-bench_(benchmark)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" revision_id: 6525 wiki_created_at: 2026-09-07T00:05:56Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:05:56Z downloaded_at: 2026-09-07T23:14:20Z --- # SWE-bench (benchmark) (HU) **SWE-bench** — egy nagyszabású **benchmark** (teszteladatok gyűjteménye) a **nagy nyelvi modellek** (**LLM**) képességeinek értékelésére a **szoftverek automatizált fejlesztése** és **hibakeresése** terén[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). Princeton Egyetem kutatóinak és más szervezetek szakembereinek csoportja fejlesztette ki, és az ICLR 2024 konferencián mutatták be[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-github-swe-2). A SWE-bench abban különbözik a hagyományos kódolási benchmarkoktól, hogy **valós fejlesztési feladatokat** használ: a tesztkészlet **2294 feladatot** tartalmaz, amelyek 12 népszerű nyílt Python-repository GitHubon lezárt issue-i és a hozzájuk tartozó javítások (pull request) alapján készültek[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-original-1)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). Minden feladat tartalmaz egy problémaLeírást (issue), és hozzáférést biztosít a modell számára a vonatkozó projekt forráskódjához; a modell célja, hogy minimális változtatásokat generáljon a kódbázisban (**patch**), amelyek megoldják a megjelölt problémát[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-original-1)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). ## Az értékelés módszertana és jellemzői A SWE-bench a szoftverfejlesztés valódi folyamatát modellezi. Minden feladatnál a modell megkapja az eredeti GitHub-issue szövegét (a probléma leírását) és a repository kódjának pillanatképét a javítás előtti verzióban[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4). A modellnek (vagy a modell alapú ágensnek) elemeznie kell a forráskódot, meg kell értenie a hiba vagy a szükséges változtatás természetét, és módosítania kell a megfelelő kódfájlokat a probléma megoldása érdekében[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4)[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-medium-sulbhajain-5). A **megoldás validálása** automatizált: minden feladathoz valódi egységtesztek tartoznak abból a pull requestből, amely lezárta az adott problémát. Ezek között vannak **„bukó-átmenő"** tesztek (fail-to-pass, amelyek az eredeti kódon nem mennek át, de a helyes javítás alkalmazása után át kell menniük), valamint **regressziós tesztek** (pass-to-pass, amelyek kezdetben átmennek, és a változtatások után is át kell menniük)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). A modell által javasolt patch alkalmazása után lefutnak a megfelelő tesztek: ha az összes fail-to-pass teszt sikeresen átmegy, és a pass-to-pass tesztek nem sérülnek, a feladat helyesen megoldottnak minősül[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). Ez az értékelési megközelítés lehetővé teszi annak ellenőrzését, hogy a modell nemcsak szintaktikailag helyes kódot tud generálni, hanem valóban meg tudja oldani a kitűzött feladatot a meglévő funkcionalitás sértése nélkül. Eközben a modellnek nagy kontextusban kell dolgoznia (a teljes kód-repository), értenie kell a komponensek közötti összefüggéseket, és egyszerre több fájlban kell koordinálnia a változtatásokat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-original-1) — mindez lényegesen bonyolultabb, mint a tipikus, leírás alapján írandó függvényfeladatok. A SWE-bench értékelésein rendszerint nem csupán maguk az LLM-ek vesznek részt, hanem **agentikus rendszerek**, amelyek segédeszközökkel veszik körül a modellt (például fájlnavigációhoz, kódfuttatáshoz, hibakereső használatához stb.)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4)[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-techcrunch-ms-debug-6). Egy ilyen rendszer a valódi fejlesztési ciklust utánozza: a modell sorban megtekintheti a fájlokat, teszteket vagy szkripteket futtathat, és lépésről lépésre javíthatja a megoldást, amíg sikeres eredményt el nem ér[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4). Jellemző, hogy a SWE-bench feladatok megoldásának hatékonysága nagymértékben függ ennek a **„scaffolding"-nak** (az ágens infrastruktúrájának) a minőségétől: ugyanazok az alapmodellek eltérő eredményt mutathatnak attól függően, hogy hogyan van megszervezve az interakció a repository-val és az eszközökkel[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). A SWE-bench így a modell és a feladatmegoldó stratégiájának együttes képességét méri, közelítve az értékelést egy **autonóm AI-fejlesztő** valós működési feltételeihez[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). ## A feladatkészlet változatai A SWE-bench szerzői és a közösség ezt követően több származtatott készletet mutatott be különböző értékelési célokra: - **SWE-bench Lite** — a benchmark egyszerűsített változata, amely **~300 feladatot** tartalmaz[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-swebench-leaderboard-8), amelyeket úgy válogattak ki, hogy csökkentsék a modellek tesztelésének bonyolultságát és számítási költségeit. Ezt az alkészletet a modellek gyors kísérletezésére hozták létre, és kizárja a legtöbb erőforrást igénylő validációkat, miközben megőrzi az alapvető problémák reprezentativitását[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Lényegében a Lite egyszerűbb és rövidebb hibajavítási feladatokat tartalmaz, és a modellek eredményei a Lite-on általában magasabbak, mint a teljes készleten, mivel a legnehezebb eseteket kizárták[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). - **SWE-bench Verified** — egy **kézi ellenőrzéssel** szűrt alkészlet, amelyet 2024 augusztusában az OpenAI-jal együttműködve mutattak be[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). A kutatók **93 hivatásos fejlesztőt** vontak be az eredeti benchmark minden egyes feladatának elemzéséhez, és kizárták azokat az eseteket, ahol az eredeti problémaLeírás túl homályos, vagy a tesztek által elvárt viselkedés nem következik egyértelműen a feladat feltételéből[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Szintén eltávolították azokat a feladatokat, amelyek a gyakorlatban megoldhatatlanok a környezeti problémák vagy helytelen tesztek miatt[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Végeredményként egy **500 feladatból** álló készlet jött létre, amelyek garantáltan megoldhatók és helyesen vannak megfogalmazva[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). A SWE-bench Verified célja a modellek képességeinek megbízhatóbb értékelése azáltal, hogy kiküszöböli azokat az eseteket, amikor egy helyes megoldást is elutasítanak a tesztek vagy a feladat nem megfelelősége miatt[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Ez a készlet felváltotta az eredeti SWE-bench tesztkiválasztásokat (a teljes és a Lite változatot) mint a modellek összehasonlításának elsődleges mércéjét[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Emellett a Verified-del együtt közzétették a feladatok nehézségi besorolását is (például kijelölték a „könnyű" feladatokat, amelyek embernek \<15 perc alatt megoldhatók, és a „nehéz" feladatokat, amelyek \>1 órát igényelnek)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7), valamint egy Docker-alapú új eszközkeret is megjelent a tesztek stabilabb és reprodukálhatóbb futtatásához[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). - **SWE-bench Multimodal** — a benchmark kibővítése, amelyet 2025 januárjában mutattak be, és olyan feladatokat tartalmaz, ahol a problémaLeírás nem csak szöveget, hanem **vizuális elemeket** is tartalmaz (például felhasználói felület képei, hibaképernyőképek stb.)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-swebench-leaderboard-8). Ez a készlet (**517 feladat**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-swebench-leaderboard-8)) a modellek és ágensek azon képességét vizsgálja, hogy megértsék és felhasználják a vizuális információt programozási feladatok megoldása során. A **multimodális készleten** végzett értékelés hasonlóan szervezett, de multimodális képességeket igényel a modelltől (például szöveg felismerése képeken). A SWE-bench Multimodal tesztelési részét zártan tartják (elrejtve), hogy megelőzzék a megoldások ismert válaszokhoz való igazítását; a fejlesztők egy távoli **ranglistára** küldhetik be megoldásaikat, hogy modelljeik teljesítményét ezeken a feladatokon kiértékeljék[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-github-swe-2). Ezeken az alapvető változatokon túl a SWE-bench körül eszközök ökoszisztémája alakult ki: **SWE-agent** — egy nyílt forráskódú szoftver-„ágens"-megoldó, amely vezető eredményeket ér el a benchmark feladataiban[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-github-swe-2); **SWE-smith** — keretrendszer saját fejlesztői modellek betanítására; **SWE-REX** — eszköz a repository-kból való kibővített információkinyeréshez és -feldolgozáshoz stb. Ezek a projektek az eredmények reprodukálhatóságának egyszerűsítésére és az autonóm programozó rendszerek kutatásának előmozdítására irányulnak. ## A modellek eredményei és fejlődése A SWE-bench megjelenésekor jelentős szakadékot tárt fel a korabeli LLM-ek és a tapasztalt programozók képességei között. A szerzők arról számoltak be, hogy még a 2023 elején legerősebbnek számított modellek is csak a feladatok **néhány százalékával** boldogultak: például az Anthropic Claude 2 modellje a teljes készlet feladatainak kevesebb mint **2%-át** oldotta meg sikeresen[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). A benchmark szerzői által speciálisan betanított modell (LLaMA alapú, **SWE-Llama** névvel) és a GPT-4-hez hasonló proprietáris modellek is főként csak a legegyszerűbb hibákat tudták megoldani[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-original-1). Ezek az alacsony kezdeti mérőszámok rámutattak a SWE-bench nehézségére, és ösztönzést adtak új megközelítések kidolgozásához. 2024 folyamán, ahogy fejlettebb modellek és agentikus sémák jelentek meg, az eredmények jelentősen javultak. A Princetoni kutatók bemutatták a SWE-agent rendszert, amely a GPT-4-et kódkereséssel, tervezéssel és más eszközökkel kombinálja; ez a teljes készleten a megoldott feladatok körülbelül **12,5%-át** érte el, új mércét állítva az akadémiai modellek számára[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-medium-sulbhajain-5). 2024 közepére a SWE-bench hivatalos ranglistáján a legjobb megoldások (proprietárisokat is beleértve) a teljes benchmarkon körülbelül **20%-os** sikeres megoldási arányt, az egyszerűsített Lite készleten pedig akár **43%-ot** értek el[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Ez a növekedés a modellek fejlődésével (például a GPT-4, Claude 2 és 3 megjelenésével), és különösen a „scaffolding" fejlődésével függ össze — azaz a külső stratégiákkal, amelyek lehetővé teszik a modell számára, hogy hatékonyan ossza lépésekre a feladatot, olvassa a dokumentációt, futtasson hibakeresési munkameneteket stb.[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7) A Verified készlet 2024 végén történő bevezetése után (a helytelen feladatoktól megtisztítva) a mért teljesítmény még erőteljesebben nőtt. A GPT-4 modell (GPT-4o változat) azonnal körülbelül **33%-os** sikeres megoldási arányt mutatott a Verified készleten, szemben az eredeti készleten korábban mért **~16%-kal**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). A legjobb nyílt forrású ágens-keretrendszerek (például az Agentless) a Verified-en megduplázták eredményüket **~16%-ról** **32%-ra**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Ez megerősítette azt a feltételezést, hogy az eredeti benchmark valamelyest **alábecsülte a mutatókat** a megoldhatatlan esetek jelenléte miatt[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Ugyanakkor a Verified-en elért eredmények javulása a Lite-hoz képest nem annyira drámai (a legjobb modellek már ~43%-ot értek el a Lite-on), ami logikus: a Lite eleve a könnyebb példákat válogatta ki, a Verified pedig eltávolította a megoldhatatlanokat, de megtartotta a nehéz feladatokat[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Fontos megjegyezni, hogy a Verified-re való áttéréskor a mutatók javulása **a feladatok összes nehézségi kategóriájában** bekövetkezett, nem csak a legnehezebb esetek kiküszöbölése révén — vagyis a szűrés a viszonylag egyszerű feladatok között rejtve megoldhatatlan esetektől is megtisztította a készletet[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). 2025 elejére a vezető AI-rendszerek már közel emberi hatékonyságot mutatnak az ellenőrzött feladatkészleten, bár a 100%-os határ még messze van. 2025 januárjában az Anthropic bejelentette, hogy új Claude 3.5 Sonnet modellje egy fejlettebb ágenssel párosítva a SWE-bench Verified feladatok **49%-át** oldotta meg[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4), ideiglenesen az első helyre kerülve. A nagy technológiai vállalatok és független csapatok szintén aktívan részt vesznek ebben a benchmarkon zajló nem hivatalos versenyben. A CodeStory csapata például egy többmodelles, variánsokat kipróbáló megközelítést fejlesztett ki („Midwit Agent"), amely rekordszintű **62,2%-os** megoldási arányt ért el a Verified-en (2025 eleji adatok)[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-medium-sulbhajain-5)[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-ycombinator-sota-9). Megjegyezték, hogy ehhez jelentősen növelni kellett a modell következtetési fázisában felhasznált számítási erőforrásokat (az úgynevezett inference time scaling), számos megoldási kísérletet futtatva és a legjobb eredményt kiválasztva[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-medium-sulbhajain-5). Az OpenAI anyagaiban viszont egy kísérleti GPT-03 rendszert említenek, amelynek elegendő számítási skálázás mellett állítólag sikerült átlépni a **70%-os** küszöböt a Verified-en (nem hivatalos adatok)[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-medium-sulbhajain-5). Ezeket az eredményeket azonban független ellenőrzés nem támasztja alá, és ilyen magas mutató inkább a jövőbeli kutatások iránytűjeként, mintsem elért szintként értékelhető. Egy Microsoft Research tanulmány (2025) szerint még a legújabb modellek sem lépik át az **50%-os küszöböt** a SWE-bench Lite-ból sikeres hibajavítások terén, még hibakereső eszközökkel felszerelve sem[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-techcrunch-ms-debug-6). Ebben a kísérletben a legjobb a Claude 3.7 Sonnet volt, **~48,4%-os** megoldási aránnyal, míg a GPT-4 alapú rendszer (OpenAI 01) körülbelül **30%-ot** oldott meg, a könnyített 03-mini modell pedig csak **22%-ot**[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-techcrunch-ms-debug-6). Ezek az eredmények rámutatnak, hogy a gyors fejlődés ellenére a mai AI-rendszerek még mindig elmaradnak a tapasztalt programozóktól: az embernek hasonló feladatok megoldása (a kód ismeretében) nem jelent nehézséget, míg a modell gyakran nem tudja hatékonyan alkalmazni a hibakereső eszközöket, vagy a hibajavítás többlépéses folyamatát tükröző tanítási adatok hiányától szenved[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-techcrunch-ms-debug-6). ## Korlátok és perspektívák A SWE-bench szabványosított felületet biztosít az intelligens kódolási ágensek értékelésére, azonban a kutatások számos korlátját is feltárták. Az alapvető probléma a **tesztelés hiányossága**: az egyes feladatokhoz tartozó ellenőrző tesztek egy adott pull requestből származnak, és általában csak azokat az egységteszteket tartalmazzák, amelyeket a hiba javításakor módosítottak[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). Ahogy a Csecsiangji Egyetem és a Stuttgarti Egyetem kutatóinak (Wang et al. 2025) elemzése rámutatott, a projekt többi tesztjének figyelmen kívül hagyása elfedheti egyes megoldások helytelenségét[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). A megoldások teljes repository-tesztkészleten való újraellenőrzése azt mutatta, hogy átlagosan a SWE-bench által sikeresnek jelölt patchek **7,8%-a** valójában **nem megy át a projekt más tesztjein**[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). Ez a „megoldott feladatok" metrikáját körülbelül **4-6 százalékponttal** torzítja felfelé[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). Még finomabb eset, amikor a generált patch átmegy az összes eredeti teszten, de **nem ekvivalens** a fejlesztő megoldásával, és másképpen változtatja meg a program viselkedését, mint várták volna. Kiegészítő tesztesetek generálásával (PatchDiff módszertan) a kutatók megállapították, hogy az AI által javasolt javítások közel **30%-a** másképpen viselkedik, mint a referencia-patchek, és körülbelül **11%-uk** egyértelműen hibás, bár a meglévő tesztek nem detektálják[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). Így a modellek tényleges képességeit túlbecsülhetjük, ha kizárólag egy korlátozott tesztkészlet átmenetére támaszkodunk. A SWE-bench készítői elismerik ezt a sérülékenységet, és hangsúlyozzák, hogy a benchmarknak idővel fejlődnie kell: javítani kell a tesztek lefedettségét, ellenőrzéseket kell hozzáadni a nemkívánt mellékhatások hiányára, és bővíteni kell a feladattípusok körét[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). Az ilyen értékelési eszközök fejlesztése fontos része a mind autonómabb és erősebb AI-fejlesztők megjelenésére való felkészülésnek, és a SWE-bench tapasztalatai rámutatnak a benchmarkok minőségére fordított figyelem szükségességére[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). A SWE-bench, bár csupán egy statikus feladatgyűjtemény, és nem fed le minden programozási aspektust, már **de facto szabvánnyá** vált a kódolási modellek összehasonlító elemzésében[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). Tudományos munkákban új módszerek és algoritmusok bemutatására, ipari kutatócsoportok által pedig a programozás automatizálására tervezett rendszerek potenciáljának értékelésére alkalmazzák[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arxiv-empirical-3). A SWE-bench-en elért eredmények folyamatos növekedése 2023–2025 között szemléletesen mutatja az LLM-ek praktikus fejlesztési feladatok megoldásában való képességeinek rohamos fejlődését. Ugyanakkor barométerként is szolgál a nehézség mérésére: még az 50–60%-os megoldási arányhoz közeledve is, a modellek még mindig **messze vannak az ember teljes értékű helyettesítésétől**, különösen korlátozott információ és a követelmények finom megértésének szükségessége esetén[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). A fejlődés azonban nem áll meg — a SWE-bench-hez hasonló kezdeményezéseknek köszönhetően a közösség tisztán látja céljait és korlátait, és folytatja a mozgást egy teljes értékű AI-fejlesztő megalkotása felé, amely képes emberi szakértő szintjén autonóm módon megérteni és javítani a programkódot[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-anthropic-claude-4)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-openai-verified-7). ## Hivatkozások - SWE-bench a GitHubon - A SWE-bench hivatalos ranglistája ## Irodalom - Liang, P. et al. (2022). *Holistic Evaluation of Language Models (HELM)*. arXiv:2211.09110. - Chang, Y. et al. (2023). *A Survey on Evaluation of Large Language Models*. arXiv:2307.03109. - Ni, S. et al. (2025). *A Survey on Large Language Model Benchmarks*. arXiv:2508.15361. - Biderman, S. et al. (2024). *The Language Model Evaluation Harness (lm-eval): Guidance and Lessons Learned*. arXiv:2405.14782. - Kiela, D. et al. (2021). *Dynabench: Rethinking Benchmarking in NLP*. arXiv:2104.14337. - Ma, Z. et al. (2021). *Dynaboard: An Evaluation‑As‑A‑Service Platform for Holistic Next‑Generation Benchmarking*. arXiv:2106.06052. - Goel, K. et al. (2021). *Robustness Gym: Unifying the NLP Evaluation Landscape*. arXiv:2101.04840. - Xu, C. et al. (2024). *Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey*. arXiv:2406.04244. - Liu, S. et al. (2025). *A Comprehensive Survey on Safety Evaluation of LLMs*. arXiv:2506.11094. - Chiang, W.-L. et al. (2024). *Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference*. arXiv:2403.04132. - Boubdir, M. et al. (2023). *Elo Uncovered: Robustness and Best Practices in Language Model Evaluation*. arXiv:2311.17295. - Huang, L. et al. (2023). *A Survey on Hallucination in Large Language Models*. arXiv:2311.05232. ## Jegyzetek 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-original_1-5) Jimenez, Carlos E. et al. «SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?». *arXiv*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-github-swe_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-github-swe_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-github-swe_2-2) «SWE-bench/SWE-bench». *GitHub*. [2] 3. ↑ [3.00](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-0) [3.01](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-1) [3.02](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-2) [3.03](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-3) [3.04](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-4) [3.05](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-5) [3.06](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-6) [3.07](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-7) [3.08](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-8) [3.09](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-9) [3.10](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arxiv-empirical_3-10) Wang, Shuyang et al. «Are "Solved Issues" in SWE-bench Really Solved Correctly? An Empirical Study». *arXiv*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-2) [4.3](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-3) [4.4](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-4) [4.5](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-5) [4.6](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-6) [4.7](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-7) [4.8](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-anthropic-claude_4-8) «Claude SWE-Bench Performance». *Anthropic*. [4] 5. ↑ [5.0](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-medium-sulbhajain_5-0) [5.1](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-medium-sulbhajain_5-1) [5.2](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-medium-sulbhajain_5-2) [5.3](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-medium-sulbhajain_5-3) [5.4](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-medium-sulbhajain_5-4) Jain, Sulbha. «SWE Benchmark: LLM evaluation in Software Engineering Setting». *Medium*. [5] 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-techcrunch-ms-debug_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-techcrunch-ms-debug_6-1) [6.2](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-techcrunch-ms-debug_6-2) [6.3](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-techcrunch-ms-debug_6-3) Hatmaker, Taylor. «AI models still struggle to debug software, Microsoft study shows». *TechCrunch*. [6] 7. ↑ [7.00](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-0) [7.01](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-1) [7.02](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-2) [7.03](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-3) [7.04](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-4) [7.05](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-5) [7.06](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-6) [7.07](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-7) [7.08](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-8) [7.09](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-9) [7.10](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-10) [7.11](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-11) [7.12](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-12) [7.13](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-13) [7.14](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-14) [7.15](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-15) [7.16](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-16) [7.17](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-17) [7.18](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-18) [7.19](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-19) [7.20](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-20) [7.21](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-21) [7.22](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-openai-verified_7-22) «Introducing SWE-bench Verified». *OpenAI*. [7] 8. ↑ [8.0](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-swebench-leaderboard_8-0) [8.1](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-swebench-leaderboard_8-1) [8.2](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-swebench-leaderboard_8-2) «SWE-bench Leaderboard». [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/SWE-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ycombinator-sota_9-0) «SOTA on swebench-verified: relearning the bitter lesson». *Hacker News (Y Combinator)*. [9]