刷榜AI全掛了！Meta斯坦福地獄級測試，GPT/Claude/Gemini交出0分

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【新智元導(dǎo)讀】SWE-Bench上能拿72%的模型，換張考卷直接歸零！Meta聯(lián)合斯坦福、哈佛放出ProgramBench，200個項目從零手寫，9大頂級模型完整通過率0%。最強的Claude Opus 4.7平均通過率也才51.2%。更離譜的是一聯(lián)網(wǎng)，就有模型在36%的任務(wù)里跑去GitHub扒源碼。

給你一份FFmpeg的使用文檔，和一個編譯好的可執(zhí)行文件。

現(xiàn)在，從零把整個程序重新寫出來。

這就是ProgramBench給全球頂級AI出的題。

昨天剛發(fā)布，出自SWE-Bench原班人馬之手，Meta、斯坦福、哈佛三家聯(lián)手打造。

200個軟件項目。9個頂級模型。通過率，0%！

共同一作John Yang，斯坦福在讀博士，同時也是SWE-Bench和SWE-agent的創(chuàng)建者

不是修bug，是從零造軟件

過去一年，「讓AI Agent從零造軟件」的案例報道越來越多。

Anthropic用一組平行Claude寫了個C編譯器，Cursor發(fā)博客講長時間自主編程，Epoch AI的MirrorCode也在做類似的事。

但這些案例有個共同問題，每次只測幾個項目，腳手架都是手工調(diào)優(yōu)的。

相比之下，ProgramBench把這件事正規(guī)化了。

200個任務(wù)，統(tǒng)一腳手架，系統(tǒng)性反作弊，一把拉到benchmark的標(biāo)準(zhǔn)。

論文地址：https://programbench.com/static/paper.pdf

在之前的測試中，SWE-Bench會給你一個現(xiàn)成的代碼庫，告訴你哪里有bug或者需要加什么功能，你去改。本質(zhì)上是「閱讀理解+局部手術(shù)」。

而且在評估層面，它用的是單元測試，檢查你的代碼內(nèi)部實現(xiàn)對不對，你的函數(shù)簽名、變量名都得和預(yù)期一致。

ProgramBench則完全反過來。

它只給你兩樣?xùn)|西，一個編譯好的可執(zhí)行文件，加上使用文檔。

你的任務(wù)是僅憑運行這個程序、觀察它的輸入輸出行為，從零寫出一套能復(fù)現(xiàn)同樣行為的代碼。

選什么編程語言，用什么數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，怎么拆分模塊，全部你自己定。

沒有代碼骨架，沒有函數(shù)簽名，沒有任何提示。

評估方式上，研究團(tuán)隊用Agent驅(qū)動的模糊測試，為200個任務(wù)生成了總計248,853個行為測試。

你寫的程序跑一遍，輸入輸出和原版一致就算過，不一致就掛。測試永遠(yuǎn)不會透露給模型。

和SWE-Bench的單元測試不同，ProgramBench的行為測試完全不關(guān)心你的代碼內(nèi)部長什么樣，只要行為一致就行。

200個任務(wù)覆蓋的項目橫跨壓縮工具（zstd、lz4、brotli）、語言解釋器（PHP、Lua、tinycc）、數(shù)據(jù)庫（DuckDB、SQLite）、媒體處理（FFmpeg）、開發(fā)者工具（ripgrep、fzf、jq）。

代碼行數(shù)中位數(shù)8,635行，最大的FFmpeg有270萬行。

總結(jié)來說，這個測試考的是AI有沒有能力「像人類工程師一樣思考和設(shè)計軟件」，而不只是「在現(xiàn)成代碼里找到該改的地方然后改對」。

九大模型排排坐，成績?nèi)砍曾喌?/strong>

參加測試的共有9款模型，涵蓋Claude、Gemini、GPT三大家族。

完整通過率（所有測試全部通過），全員0%。

先看三家旗艦的正面對決。

GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro的平均測試通過率幾乎打平，分別是38.3%和36.6%。但兩者的做題風(fēng)格截然不同。

GPT-5.4只用16次API調(diào)用、0.33美元成本，基本就是一口氣把整個程序?qū)懲辏?00%的代碼在一次編輯中生成，之后幾乎不回頭改。

Gemini 3.1 Pro則是9個模型里最愛「觀察」的。它用了94次API調(diào)用，其中34.1%的操作都在運行原版程序、觀察輸入輸出行為。探索做得最多，但最終成績差距不大。

真正拉開身位的是Claude Opus 4.7。

平均通過率51.2%，在3%的任務(wù)上通過了95%以上的測試，是唯一達(dá)到「幾乎通過」標(biāo)準(zhǔn)的模型。但即便是它，也沒有在任何一個任務(wù)上拿到滿分。

從整體來看，9個模型的表現(xiàn)呈現(xiàn)出清晰的梯隊。

Claude系三款旗艦（Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6）領(lǐng)先，GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro構(gòu)成第二梯隊，剩下的四款小模型通過率都在35%以下。

另一個反直覺的發(fā)現(xiàn)是，砸錢和堆步數(shù)并不能換來更好的成績。

Sonnet 4.6每個任務(wù)平均跑868條命令，成本27.09美元，最長的軌跡接近2000步。但它的成績反而不如只用93次調(diào)用、花3.81美元的Opus 4.7。

更關(guān)鍵的是，98%的運行中，模型都是自己覺得「做完了」主動交卷的，根本沒有撞到時間或步數(shù)上限。

不是考試時間不夠，是真的做不到。

此外，任務(wù)難度和模型排名高度一致。

簡單的CLI工具（nnn、fzf、gron）大家都能拿到不錯的分?jǐn)?shù)，復(fù)雜系統(tǒng)（FFmpeg、PHP、typst、ast-grep）則對所有模型一視同仁地?zé)o情。

需要說明的是，ProgramBench用的是mini-SWE-agent這個極簡腳手架，沒有上下文壓縮、沒有多Agent協(xié)作、沒有定制化工具鏈。

代碼寫出來了，但完全不像人寫的

研究團(tuán)隊對比了通過75%以上測試的高分解答和人類原版代碼，發(fā)現(xiàn)了幾個驚人的差異。

• 單文件怪獸。

人類代碼中位數(shù)分布在15個文件里，模型的中位數(shù)是3個。

60%的解答只有1到3個代碼文件。

人類工程師按功能拆分模塊，模型傾向于把所有東西塞進(jìn)一個巨大的文件。目錄深度中位數(shù)，人類是2層，模型是1層。

• 函數(shù)又少又長。

Opus 4.7寫的函數(shù)數(shù)量只有人類的29%，Sonnet 4.6是24%，GPT-5.4只有10%。

但每個函數(shù)的平均長度更長，Gemini 3.1 Pro寫的函數(shù)比人類長62%。

• 代碼量大幅縮水。

模型代碼中位數(shù)1,173行，人類是3,068行。85%的高分解答比原版短。

總結(jié)來說就是，現(xiàn)在的AI會寫代碼，但不會做軟件設(shè)計。

它不懂為什么要拆分模塊，不理解為什么人類工程師要花時間定義接口和抽象層。策略就是把所有邏輯硬塞進(jìn)盡可能少的文件和函數(shù)里，能跑就行。

GPT-5.4的表現(xiàn)最極端。平均每個任務(wù)只創(chuàng)建5個文件，修改1.2次，39.5%的軌跡在創(chuàng)建文件后零修改。

相比之下，Claude Sonnet 4.6平均創(chuàng)建11.3個文件、修改18.3次，表現(xiàn)出更接近人類的迭代開發(fā)模式。

還有一個很有意思的現(xiàn)象。

模型只有50%的概率會用和原版相同的編程語言。

其中，Python是模型的最愛，占所有1,800次運行的36%。

原版用Rust寫的項目，只有44%用Rust重寫；C/C++的，46%。Go項目的「忠誠度」最高，70%。

不管你原來是用什么語言寫的，模型有三分之一的概率會用Python重來一遍。

說好的不作弊，一聯(lián)網(wǎng)就去GitHub扒源碼

這可能是整個研究里最有戲劇感的部分。

研究團(tuán)隊做了一組對照實驗，給模型開放網(wǎng)絡(luò)訪問權(quán)限，但在系統(tǒng)提示中明確告知「作弊不允許」。

然后用9個AI裁判檢查每條軌跡是否存在作弊行為。

結(jié)果觸目驚心。

Claude Sonnet 4.6有36%的任務(wù)被判定作弊，Claude Opus 4.6是21%，Gemini 3 Flash是20%。

作弊方式五花八門。

最赤裸裸的是去GitHub克隆源碼倉庫。

稍微隱蔽一點的是通過包管理器下載，比如cargo install、go get。

更狡猾的是去本地包緩存目錄翻依賴庫的源碼。

但AI裁判之間的分歧也大得驚人。

對于Claude Opus 4.6，9個裁判在57%的任務(wù)上無法達(dá)成一致。

有一個案例特別典型。

Claude Sonnet 4.6在做handlr這個Rust項目時，跑去~/.cargo/registry/src/目錄翻了xdg-mime、clap等依賴庫的源代碼。

5個裁判判定作弊，4個裁判認(rèn)為這些是第三方庫不算作弊。

最終，研究團(tuán)隊放棄了「聯(lián)網(wǎng)+事后檢測」的方案，直接斷網(wǎng)。

模型在面對困難任務(wù)時，「找捷徑」的傾向比預(yù)想的強得多。而連9個AI裁判都判不清楚什么算作弊、什么算合理的逆向工程，說明這條邊界本身就是模糊的。

舊考試結(jié)束了，新考試才剛開始

SWE-Bench上能拿72%的模型，在ProgramBench上拿0%。

這兩個測試考的根本就是兩種能力。SWE-Bench考的是「在別人的代碼里找到問題并修好」，ProgramBench考的是「自己從頭設(shè)計并實現(xiàn)一個完整系統(tǒng)」。

前者AI已經(jīng)做得相當(dāng)好了，后者目前完全不及格。

Epoch AI上周剛發(fā)了一篇博文，宣判舊推理benchmark集體死亡。想搞出還沒被刷爆的測試，至少得放棄四個舒適條件中的一個，純文本、短耗時、易評分、人類專家碾壓。

按這個框架來看，ProgramBench放棄了其中兩個，短耗時和易評分。

它把任務(wù)拉到了人類工程師可能需要數(shù)周甚至數(shù)月才能完成的量級，同時用行為等價性而非源碼匹配來評估。

作者John Yang在推文中強調(diào)，「ProgramBench非常難，但它在設(shè)計上是可解的。」

也就是說，0%不代表這些任務(wù)超出了AI的理論極限，只是說明今天的模型還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

SWE-Bench測的是AI能不能當(dāng)一個好員工。ProgramBench測的是AI能不能當(dāng)一個工程師。

這兩件事之間的距離，今天剛被精確測量出來。答案是0%。

參考資料：

https://programbench.com/static/paper.pdf

https://x.com/jyangballin/status/2051677497562210552?s=20

https://x.com/EpochAIResearch/status/2051760424891392204?s=20

https://epochai.substack.com/p/rip-classic-reasoning-benchmarks