突破編程邊界：豆包大模型團隊發布全新開源代碼基準，涵蓋11類真實場景！

字節開源最全面代碼大模型基準FullStack Bench，可在線體驗。

原標題：首次覆蓋超 11 類真實編程場景！豆包大模型團隊開源代碼大模型全新基準
文章來源：AI科技評論
內容字數：8306字

字節開源全棧編程基準FullStack Bench

字節跳動豆包大模型團隊近日推出了FullStack Bench，這是一個專注于全棧和多語言編程的代碼評估數據集，旨在更有效地評估大型語言模型（LLMs）在實際代碼開發場景中的能力。該數據集涵蓋了11類真實場景，支持16種編程語言，包含3374個問題，標志著代碼智能評估的一個重要進步。

評估基準的必要性

現有的代碼評估基準如HumanEval和MBPP等，通常只關注基礎和高級編程問題，無法全面反映真實世界的復雜編程需求。FullStack Bench則通過分析全球最大的程序員問答社區Stack Overflow的數據，提取出常見的真實編程應用領域，確保評估的全面性和多樣性。

FullStack Bench的構建

FullStack Bench的構建過程經過了嚴格的人工標注和質量驗證，確保每個問題的質量和準確性。數據集中不僅包括題目描述和參考解決方案，還配備了15168個單元測試用例，以提高評估的準確性。

SandboxFusion：高效的代碼沙盒工具

為支持FullStack Bench的評測需求，字節團隊還開源了SandboxFusion，這是一款高效的代碼沙盒執行工具，支持23種編程語言。SandboxFusion具備數據集模塊和沙箱執行模塊，能夠安全高效地執行不同語言的代碼。

評測結果與模型表現

基于FullStack Bench，研究團隊對20余款代碼大型模型進行了評測。結果顯示，閉源模型在多數編程任務上表現優于開源模型，尤其是在數學和高級編程任務中，反映出模型設計和訓練數據質量對表現的顯著影響。此外，SandboxFusion的使用能夠顯著提升模型的表現。

結論與展望

FullStack Bench及其配套的SandboxFusion工具為評估AI在現實編程場景中的能力提供了快速參考，推動了代碼智能領域的發展。字節團隊期待通過這一平臺，促進更多開發者和研究人員的參與與合作。

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。