SmartDigest Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Analiza / Opinia

Agenty gubią się w cudzym systemie, nie w składni

Real-SWE mierzy agenty na produkcyjnym kodzie licencjonowanym od prawdziwych firm, którego nie było w danych treningowych, i wyszło z tego 640 przebiegów ze średnią 26,9%, przy najlepszym wyniku 38,8% dla Fable 5.1 w Claude Code. Z 468 porażek tylko 5,1% to zepsuty kod, a 40,6% to pominięty wymóg, czyli instrukcja, której agent nie doczytał do końca. Kolejność w tabeli i tak niewiele znaczy, bo przedziały ufności czołówki nachodzą na siebie, a każdy model biegł w harnessie swojego producenta. Jedyna liczba, która cokolwiek rozstrzyga, to ta zmierzona na twoim repozytorium.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Analiza / Opinia  ·  4 min  · 

Agenty gubią się w cudzym systemie, nie w składni
Ilustrację przygotowała AI.

"W poniedziałek rusza fakturowanie, a każda faktura, którą wystawia ta usługa, wychodzi bez podatku." Tak zaczyna się jedno z zadań w benchmarku Real-SWE, a dalej robi się tylko gęściej: każda firma na platformie rozlicza podatek inaczej, a adres, którego urząd nie przyjmie, trzeba zgłosić, nie przerywając przy tym wystawiania faktury. Instrukcja podaje trzy zmienne środowiskowe i na tym jej hojność się kończy, bo nie mówi ani w którym pliku to wszystko ma zamieszkać, ani gdzie dotknąć istniejącego przepływu faktur. Osiem agentów dostało po osiem prób i przeszły dwie na 64.

Każde zadanie w tym benchmarku przyszło razem z produkcyjnym kodem licencjonowanym od prawdziwej firmy, a o zaliczeniu decydują testy, które ta firma wcześniej sama napisała, żeby chronić własny kod. Sens zabiegu jest jeden: kod, którego nie ma w sieci, raczej nie trafił do danych treningowych. Pisałem w kwietniu o ośmiu benchmarkach dla agentów, które dawało się obejść dziesięciolinijkowym conftest.py, i to tamtą dziurę Real-SWE próbuje zasłonić.

Autorzy przepuścili osiem agentów przez 10 takich zadań, po osiem podejść na zadanie, co dało razem 640 przebiegów. Średnia skuteczność wyszła 26,9%, a najwyżej zaszedł Fable 5.1 w Claude Code z 38,8%. Nagłówki policzyły to od drugiej strony: najlepszy agent świata nie daje rady w ponad 60% przypadków.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Sto zadań z bezpieczeństwa, żaden model powyżej połowy Premiera / Narzędzie

Sto zadań z bezpieczeństwa, żaden model powyżej połowy

5 min

Collinear AI pokazało 2 września CWE-bench: sto zadań, w których agent ma załatać prawdziwą podatność w cudzym kodzie, a najlepszy wynik to 47% dla Claude Fable 5, przy 18 zadaniach, których nie rozwiązał żaden model. Punkt jest tylko za pełne załatanie, więc agent, który zamknął dwie ścieżki z trzech, dostaje zero. Same błędy modele znajdują sprawnie, sypią się dopiero na poprawce: ufają zabezpieczeniu, które sprawdza plik odciskiem z tego samego serwera, zatrzymują się krok przed miejscem, w którym token powstaje, albo łatają tak szeroko, że psują zwykłą funkcję.

Agent Cognition zabiera się do kodu po 18 krokach zamiast 48 Model / Badania

Agent Cognition zabiera się do kodu po 18 krokach zamiast 48

4 min

SWE-2, nowy model Cognition napędzający Devina, zabiera się do edycji kodu po 18 krokach zamiast 48, a całą drogę przez zadanie skrócił ze 127 kroków do 53, bo koszt wpisano wprost do funkcji nagrody podczas uczenia. Na własnym benchmarku firmy wypada niemal jak Fable 5.1, 50,0% wobec 50,9%, i to o 64% taniej, ale na trudniejszym Terminal-Bench 4 zostaje daleko w tyle z wynikiem 27,3%. Cennika ani osobnego API nie ma, model dostajesz wyłącznie razem z Devinem, więc przewagi kosztowej nikt z zewnątrz na razie nie sprawdzi u siebie.

Osiemnaście punktów różnicy bez ruszania wag modelu Analiza / Opinia

Osiemnaście punktów różnicy bez ruszania wag modelu

5 min

Ten sam Claude Opus 4.6 zalicza 58% zadań w TerminalBench-2 pod Claude Code i 81,8% w prowadzącym ForgeCode, choć wagi w obu są identyczne. Różnicę robi harness, czyli warstwa decydująca, co model widzi, czym może ruszyć i ile razy dostaje szansę na poprawkę. ClickHouse zamroził tę warstwę, przepuścił przez nią 28 modeli i policzył, że od 53 do 82% błędów bierze się ze złego planu, a nie ze złego SQL-a, więc proponuje, żeby plan pisał model najdroższy, a wykonywał najtańszy. Kupując gotowego agenta, kupujecie parę, której druga połowa nie ma żadnej dokumentacji.