2026 年关于 coding agent 最矛盾的一幕是这样的：一边，SWE-bench Verified 的榜单前列挤在 80%~95%，六个模型差 0.6 分；另一边，OpenAI 公开宣布不再报告这个分数，理由是它已经不能反映真实的软件开发能力。

同一个数字，被一半人当成选型依据，被另一半人当成废纸。这不是立场之争，而是测量问题——agent 的评测和模型的评测是两件事，而我们一直用后者的习惯去读前者。

静态基准测的是「模型输出了什么」：给一道题，看答案。agent 基准测的是「一个系统在环境里做了什么」：它有 shell、能装依赖、会读报错、会重试、会超时、会 OOM。运行时的每一行配置都参与了答题。这就引出一个反直觉的结论：在 agent 评测里，你换掉的东西往往比你测的东西影响更大。

这篇文章按这个顺序写：先说清楚分数到底是谁的（模型、脚手架还是系统），再铺一张公开基准的地图（按「它测的是哪根轴」分类），然后拆开四类让分数失真的来源，接着给出一套读分数的四问协议，最后落到实操——如果你要在自己的仓库上建一套评测，任务集从哪来、指标怎么分层、怎么接进 CI。

一、先问一句：这个分数是谁的？

大部分人读榜单的默认姿势是「这是模型的分数」。但只要你去看一眼 Terminal-Bench 的榜单，就会发现它有一列是 SWE-bench 没有的：harness 的名字。

榜单上每一行是「harness + model」的组合，而不是模型。同一模型会出现多行：Claude Opus 4.6 在两个不同 wrapper 下分别是 75.3% 和 76.4%，GPT-5.5 在三个 harness 下是 84.7%、83.1%、82.2%。模型权重一个字节没变，分数自己会走。

这不是榜单的疏漏，恰恰是它的诚实之处。SWE-bench 的官方榜单一直要求披露 harness，也正是因为：不存在「某个模型的 SWE-bench 分数」这种东西，只有「某个系统在某个配置下的分数」。

拆开看，一个 agent 评测的分数至少是四层东西的联合产物：

▲ 模型只是其中一层。换掉下面任何一层，分数都会动。图：自绘

把这张表记住，后面所有「这个分数能不能信」的问题都会变得具体：你要问的不是分数是多少，而是这四层分别是什么。

二、公开基准地图：别按名字记，按「测的是哪根轴」记

现在公开基准很多，但它们不是同一个东西的不同难度档，而是各自测一根不同的轴。按轴分类比按名字分类有用得多：

几个值得单独说的点：

Terminal-Bench 2.0 是这批里设计得最较真的一个。 89 个任务从 229 份社区提案里筛出来，每个任务平均投入 3 小时以上做验证，总验证工时超过 300 小时，检查三件事：specification specificity（测试通过当且仅当状态正确）、solvability（oracle 解能过）、anti-triviality（没有抄近路的漏洞）。它按 outcome-based 判分——只检查容器终态，不管 agent 走过什么路径。报告的是 pass@1 加 95% 置信区间。

METR 的时间视野是最适合回答「能不能放手让它自己干」的指标。 它不问「多少分」，而问「人类专家要花多久的任务，agent 能有 50% 把握做完」。METR 在 2026 年 1 月把任务集从 170 扩到 228（TH 1.1），2026 年 3 月又修正了一处正则化错误并重算了历史点位。目前的前沿大致是：Claude Opus 4.6 约 12 小时（2026 年 2 月），而 METR 自己声明超过约 16 小时任务集就不再可靠。这条比任何百分比都更接近「 autonomy 的边界在哪」。

SWE-Lancer 用美元计分是个被低估的发明。 当所有基准都在报百分比时，只有它回答「这些活值多少钱」——而这恰恰是你要不要上 agent 的那个问题。

三、四类失真：为什么那个分数不能直接用

3.1 污染与饱和：OpenAI 为什么停报 Verified

2026 年 2 月，OpenAI 发了一篇措辞异常直接的公告，宣布停止报告 SWE-bench Verified：

Improvements on SWE-bench Verified no longer reflect meaningful improvements in models’ real-world software development abilities; instead, they increasingly reflect how much the model was exposed to the benchmark at training time.

（SWE-bench Verified 上的提升已不再反映模型真实软件开发能力的有意义提升；它们越来越反映的是模型在训练时对该基准的暴露程度。）

支撑这个结论的是一次审计：他们挑出 138 道 o3 在 64 次独立运行中都不能稳定解决的题目，每道由至少六位资深工程师独立复核。结果是 59.4% 的题目在测试设计和/或问题描述上存在实质问题，即使最强模型或人类也极难或无法解决。同一份公告里还提到一个信号：受测模型能复现 gold patch，甚至泄漏出从未出现在 prompt 里的 Django release note 细节。

注意这里的因果方向：不是「模型变强了所以分高」，而是「一部分分数来自见过题目，另一部分天花板来自题目本身有病」。前者是污染，后者是设计缺陷，两者都会让分数往上或往下漂，而且从数字本身看不出来。

更值得记住的是后续。OpenAI 当时建议社区改用 SWE-bench Pro——后者在 8 个月内把前沿模型的通过率从 23.3% 推到 80.3%。然后在 2026 年 7 月 8 日，他们发了《Separating signal from noise in coding evaluations》，把这条推荐撤回来了：用数据点分析流水线审了 731 个公开任务，自动流程标记 200 个（27.4%），五位工程师的人工标注标记 249 个（34.1%），两者的类别判断在 74% 的案例上一致。四类缺陷是：

• 测试过严（overly strict tests）：强制要求 prompt 里从未指定的实现细节，功能正确的提交被判无效。
• 提示不足（underspecified prompts）：遗漏了隐藏测试要求、且无法合理推断的条件。
• 测试覆盖不足（low-coverage tests）：不完整的修复也能通过。
• 提示误导（misleading prompts）：指向了错误行为，或与测试要求矛盾。

一个被最看好的接班基准，自己也有约三成任务有问题。 这不说明 Pro 不好，它说明的是：任何「自动从代码历史里抽取任务 + 用测试判分」的流水线，都会带着一个比例不低的坏任务，而这个比例在分数涨得快的时候没人去查。

3.2 脚手架：换 wrapper 不换权重

第一节已经给了数字。这里补一个机制解释：脚手架决定的不是「模型聪明多少」，而是任务被翻译成什么样——它拿到的是完整仓库还是十个检索文件；它能跑几次失败测试再交卷；它有多少次工具调用预算；超时之后是重试还是放弃。同一份权重，一个允许跑测试迭代的脚手架相比「一次性交卷」，差距可以是十几到二十几个点。

所以「模型 A 比模型 B 高三个点」在跨实验室比较时基本不是发现，是噪声。

3.3 基础设施噪声：容器配置也是考题的一部分

这一条最容易被忽略，也是 Anthropic 工程博客在 2026 年 2 月专门写文章量化的事。

他们最初在 GKE 上跑 Terminal-Bench 2.0，发现分数和官方榜单对不上，而且高达 6% 的任务因为 pod 错误失败，大多数和模型能力无关。原因出在资源执行方式上：容器运行时有两个独立参数——预留分配（guaranteed allocation）和硬上限（hard limit，超过就 kill）。当两者设成同一个值时，瞬时的内存波动就能 OOM 掉一个本该成功的容器。Terminal-Bench 官方榜单用的沙箱供应商实现更宽松，允许临时超额而不终止容器。

于是他们固定模型、脚手架、任务集，只改资源配置，跑了六种配置：

关键在 3x 这个拐点。 从 1x 到 3x，多给的资源只是在修可靠性——被 OOM 掉的容器大多是本来也走不到正解的那些。而从 3x 往上，多给的资源开始主动帮 agent 解出它原本解不出的题：拉大依赖、跑内存密集的测试套件、开昂贵子进程。基础设施错误率只再降 1.6 个百分点，成功率却涨了近 4 个点。

Above the 3x mark, however, additional resources start actively helping the agent solve problems it couldn’t solve before, which shows that limits can actually change what the eval measures.

（超过 3x 之后，额外的资源开始主动帮助 agent 解决它此前无法解决的问题，这说明资源限制实际上能改变评测在测什么。）

同样的效应在 SWE-bench 上也有，但小得多：RAM 从 1x 加到 5x，227 道题各采样 10 次，分数只涨 1.54 个百分点。原因也不难理解——SWE-bench 的任务没那么吃资源。同一个旋钮，在一个区间是噪声，在另一个区间是考题，这正是它藏得住的原因。

▲ 榜单前列的差距，常常小于配置带来的噪声。图：自绘

3.4 采样：pass@1、pass@k 和 pass^k 是三个不同的问题

• pass@1：单次尝试成功的比例。
• pass@k：k 次尝试中至少成功一次——能力指标，适用于后面有验证器能挑出好结果的场景。
• pass^k：k 次全部成功——可靠性指标，适用于 agent 直接对用户干活、只有一次机会的场景。

τ-bench 把这个区别推到了前台：retail 域上单次的成绩看着还行，要求连续 8 次都成功时，剩下不到 25%。算术很残酷——单次 80% 的 agent，pass^4 约 0.41，pass^8 约 0.17。你的用户经历的是重复运行的分布，不是那次幸运的 demo。

叠加两个常见做法，分数就彻底不可读了：单次运行 + 小样本不报置信区间。Terminal-Bench 报 95% CI 是少数派的好习惯，而多数发布公告只有一根没有误差棒的柱子。

四、读分数之前的四问

把上面的失真来源反过来，就是一套可以直接用的读数协议。看到任何 coding agent 的分数，先问四个问题：

1. 哪个变体？ Verified 和 Pro 之间可以差 40 个点。只说「SWE-bench 多少分」等于没说。
2. 谁跑的？ 厂商自报（vendor）用自家调优过的 harness，还有发布选择权；第三方裁判（referee, 如 Epoch AI、Vals AI、Artificial Analysis）统一 harness 且无论好坏都发。这两类数字不能混在一张表里比——而每一张发布日的对比图都在混。
3. 单次还是 best-of-N？ 有没有置信区间？跑了几遍？
4. 什么资源配置？ 有没有声明 CPU / 内存 / 超时 / 重试策略？基础设施错误率是多少？

一个能干脆回答这四问的厂商，给的是可用测量；给一个不带 harness 名字的裸百分比的，给的是营销素材。

顺带一条 Anthropic 给出的实操建议：低于 3 个百分点的榜单差距，在配置被记录清楚并对齐之前都应持怀疑态度——因为二项分布的朴素置信区间本身就有 1~2 个百分点宽，基础设施噪声还要再叠一层。

五、自己搭一套：从「一个分数」到「一张评分卡」

公开基准对训练模型的人不可或缺；对要选工具、要上线、要守门禁的团队，它主要是噪声。真正的信号来自你自己的任务集。这一节讲怎么搭。

5.1 指标分五层，而不是一个数字

几条容易做错的地方：

别给最终消息打分。 agent 说「已退款」时，它可能退了两次，也可能一次没退。断言要打在世界的状态上。

过程层最值钱的不是分数，是不变量（invariants）。 它们是「每次运行、每个用例都必须成立」的性质，像单元测试一样便宜、二值、且能精确指出哪里坏了：

• write_file 从不作用于本次运行中没有先读过的路径（抓盲目覆盖）
• 任何修改类工具出现之前至少有一次读取
• 相同的 (tool, args) 组合不出现超过两次
• 每次运行都以 finish 结束，且其状态与结果断言一致——声称 completed 但结果断言失败，和声称 blocked 是两种性质不同的 bug
• 没有任何工具调用的参数里出现凭据模式

每解决一个任务的成本才是诚实的单位。 一个成功率 50% 的 agent，把每份结果的价格翻了一倍。

5.2 任务集从哪来：回放 + 合成 + 故意做不成的

（1）真实回放。 从你们自己的 PR / issue 历史里挑 30~50 条起步。这是公认性价比最高的一步——「在我们代码库上的通过率」比任何公开榜单第一名都强。挑的时候要覆盖：每种任务类型、那些描述含糊的、以及本该拒绝或升级的。

（2）合成生成。 真实 PR 数量有限，规模不够。两条现成的路子：

• SWE-smith：把任意 GitHub 仓库变成一个可执行环境，用 LLM 改写或程序化变异注入 bug，再用测试验证「这个 bug 至少能搞挂一个单测」，最后反向生成一段自然语言 issue。它在 128 个 Python 仓库上造了 5 万+ 实例，一个仓库一个镜像，把存储从 TB 级压到 128 GB。
• R2E-Gym / SWEGEN：直接从 commit 出发做回译（back-translation）——不依赖人类写的 issue 和测试，自动生成 Fail→Pass 测试用例并据此生成问题描述，规模 8.1K 任务。

它们的共同内核值得抄：先找到领域里的自动验证器，再围绕它造数据。判分器不是附属品，是整个流水线的前提。

（3）必须有做不成的用例。 一个全是「可解任务」的评测集永远测不到放弃路径，而那正是 agent 最缺测试、也最容易闯祸的地方。建议：约五分之一是不可能完成或超出范围的任务，断言的是「什么都没发生」+「它去查了策略而不是随便拒绝」。再加至少一条敌应用例——工单、文档或网页里有一段直接对 agent 说话的文本，断言那条注入指令没被遵循。这迟早会是一次真实事故，它应该先是测试。

5.3 运行纪律：六条

1. 冻结环境。 用 fixture 和 seed，不用共享的 staging 库。每次运行前重置。一个结果取决于「别人昨天改了什么」的评测，是你会误读成回归的噪声源。
2. 每条跑 k 次，报分布。 均值会藏住那条 40 步的长尾，而长尾就是未来的线上事故。k 取多少没有通用答案，按失败成本、基线批次的方差、跑一次多少钱来定——但要把 k 写在分数旁边，别让人把 6 次读成确定性。
3. 把 harness 版本化。 模型标识与采样设置、系统提示、每个工具的名字/描述/schema、护栏规则、检索快照、harness 版本号——每次结果都要带上这些一起存档。任何一项变了就重跑固定集，逐条与基线比。
4. 校准资源的上下限。 Anthropic 的建议是给每个任务同时指定预留（floor）和硬上限（ceiling），并把两者调成两端的分数落在彼此的噪声之内。对 Terminal-Bench 2.0 来说 3x 是个合理折中：既消掉了基础设施的干扰，又没有把有意义的资源压力拿走。
5. 把线上失败变成新用例。 这是让评测集自己长大的机制：线上每一步都有 trace，评测 harness 和生产埋点只要输出同一种结构，一次生产失败就能靠复制一条 trace 变成一个测试用例。这也正是本站反复讲的那件事——无法追踪的 agent 无法评测。
6. 分布而非均值。 成功率、pass^k、步数与成本都看分布；p95 才是你的预算必须扛住的那个数。

▲ 线上失败回流成用例，是评测集唯一能自己长大的方式。图：自绘

5.4 接进门禁

最后一步才让它真正有用：把评分卡变成门槛，而不是仪表盘。

• 阈值写在分布上，不写在「全绿」上：成功率在 n 次运行中高于 x%、规则违反为 0、升级率落在某个区间内。
• 一次模型升级，如果 pass@1 涨了但 pass^k 跌了，那不是升级。 对一个直接对用户干活的 agent，这是净退步。
• 回归集和探索集分开。 回归集要小、要稳、每次提交都跑；探索集可以大、可以慢，用来发现新的失败模式。混在一起的结果是要么太慢没人跑，要么噪声太大没人信。
• 人工只审尾部，而且是刻意挑出来的尾部：结果与过程不一致的、agent 自评置信度低的、碰到策略敏感工具的、动作难以撤销的。刻意挑出的 3% 有人认真看，胜过名义上 100% 实际没人看。

六、几点收获

• 分数是系统的属性，不是模型的属性。 模型、脚手架、运行时、判分器四层联合决定读数。看到任何 coding agent 分数，先问「变体、谁跑的、单次还是 best-of-N、什么资源」这四件事。
• 换 wrapper 和换容器配置，都能换来榜单前列那么大的差距。 Anthropic 实测六种资源配置差 6 个百分点；跨脚手架的差距可以到十几分。所以当榜单前列只差两三分时，那个排序基本是在给噪声排名。
• 出题比答题更容易错。 OpenAI 两次审计分别给出 59.4%（Verified 抽样）和约 30%（Pro 全量）。四类缺陷——测试过严、提示不足、覆盖不足、提示误导——全都是「需求」和「验收标准」之间的关系出了毛病，而这层关系正是软件工程里最难的部分。你自己搭评测时会原样遇到。
• pass^k 是最便宜的一次诚实升级。 单次 80% 的 agent，连续 4 次全成才 41%。你的用户活在后者里。
• 先找到自动验证器，再造数据。 SWE-smith 和 R2E-Gym 都是这个内核。反过来说，一个你写不出判分器的任务，就不该进评测集——它进了，也只能靠人工看，而人工看不了几百条。
• 评测集的唯一可持续来源是线上。 手工攒的那 50 条会过期、会饱和、会被团队绕过。只有当「生产失败 → 新用例」这条回流接上，它才是活的。

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