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.

Model / Badania

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób

Claude Opus 5.5 wygrał benchmark FrontierCode 1.1 od Cognition z wynikiem 52,2%, choć wszystkie kontrole blokujące przeszedł tylko w 57,7% prób, a każda oblana blokada zeruje próbę mimo zielonych testów. Artificial Analysis sprawdziło 23 modele na zadaniach od opiekunów Celery czy Mattermost, które oceniają, czy ktoś przyjąłby taki pull request. Przewaga nad GPT-6.1 Sol to 3,1 punktu przy koszcie 10,15 dolara za zadanie wobec 0,81 dolara, więc do codziennej pracy agenta bardziej opłaca się tańszy model.

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

Model / Badania  ·  4 min  · 

FrontierCode 1.1: Claude Opus 5.5 wygrywa, ale przechodzi wszystkie blokady tylko w 58% prób
Ilustrację przygotowała AI.

Claude Opus 5.5 wygrał nowy ranking FrontierCode z wynikiem 52,2%, a mimo to w ponad czterech próbach na dziesięć oblewał co najmniej jedną z kontroli blokujących, przez co próba dostawała zero punktów. Wyniki opublikowało 12 października Artificial Analysis, niezależna firma porównująca modele AI, po przepuszczeniu 23 modeli przez benchmark, który nie pyta, czy testy przeszły, tylko czy ktoś przyjąłby taki pull request do projektu (MYUUU, note.com).

Sam benchmark przygotowało Cognition, firma stojąca za agentem programistycznym Devin. W lipcu, gdy Cognition pokazywało SWE-1.7, swój własny model do programowania, przeszkadzało mi, że chwali się wynikiem na teście, który samo napisało. Teraz testy uruchamia ktoś z zewnątrz i uważam to za realny postęp. Zadania nadal są jednak tajne, a część oceny wystawia inny model językowy, dlatego traktuję ten ranking jako przydatne porównanie modeli na wspólnych zasadach, a nie dowód, że agenty nadają się do pracy bez nadzoru.

Jak FrontierCode ocenia zmianę zrobioną przez agenta

Czytaj dalej za darmo

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

Powiązane

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.

Artificial Analysis Intelligence Index v5: Claude Opus 5.5 prowadzi, a 60% wyniku to testy, których nikt nie sprawdzi
Model / Badania

Artificial Analysis Intelligence Index v5: Claude Opus 5.5 prowadzi, a 60% wyniku to testy, których nikt nie sprawdzi

4 min

Claude Opus 5.5 prowadzi w nowym Intelligence Index v5 od Artificial Analysis z wynikiem 58 punktów, ale ważniejsza jest zmiana metody: od 28 października 60% wyniku pochodzi z testów o ukrytych pytaniach, a wcześniej było to około 45%. Otwarty Kimi K3.1 Pro spadł z 55 do 46 punktów, choć wygrywa jawny Terminal-Bench 4.0. Ukrycie pytań chroni przed skażeniem danych treningowych, tyle że nikt z zewnątrz nie sprawdzi już poprawności oceny, a przy wyborze modelu więcej mówią wynik FrontierCode i cena za zadanie.

Anthropic schował najmocniejszego Claude'a za bramą Project Glasswing
Analiza / Opinia

Anthropic schował najmocniejszego Claude'a za bramą Project Glasswing

4 min

Anthropic przyznał wprost, że Claude Opus 4.7 z 16 kwietnia ma celowo obniżone zdolności cyberbezpieczeństwa — pełna wersja trafia tylko do ośmiu firm Project Glasswing, w tym AWS-a, Apple'a i JPMorgana. Publiczny model skoczył na SWE-bench Pro z 53,4% do 64,3%, dostał poziom wysiłku xhigh i budżety zadań od 20 tysięcy tokenów. Migracja boli: nowy tokenizer liczy nawet 1,35 raza więcej, a Messages API odcina thinking.budget_tokens i niedomyślne temperature. Na BrowseComp Opus spadł z 83,7% do 79,3%, więc do syntezy z wielu źródeł GPT-5.4 Pro nadal wygrywa.