SmartDigest.ai 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.

FrontierCS 2: Claude Opus 5.5 zalicza 58% prób, a 16 zadań badawczych nie przeszedł żaden agent
Analiza / Opinia

FrontierCS 2: Claude Opus 5.5 zalicza 58% prób, a 16 zadań badawczych nie przeszedł żaden agent

3 min

W FrontierCS 2, nowym benchmarku badaczy z MIT i Stanforda, agent dostaje kod z prawdziwej pracy naukowej, z którego wycięto jej właściwy wkład, a ostateczną ocenę wystawia ukryty zestaw testów. Najlepszy był Claude Opus 5.5, którego poprawki zaliczyły 58% prób, ale na 16 z 48 zadań nie poradził sobie żaden z 12 agentów. Zadanie przechodzi tylko wtedy, gdy spełnione są wszystkie metryki, więc lepsza średnia nie wystarcza. Agentowi warto więc oddawać tylko takie zadania, których wynik umiemy sami sprawdzić.

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.