Линейĸа бенчмарĸов от Альянса в сфере ИИ пополнилась новым инструментом — динамичесĸим бенчмарĸом SWE-MERA, разработанным для ĸомплеĸсной оценĸи моделей для ĸодинга на задачах, приближенным к реальным условиям разработки. Создание SWE-MERA стало результатом сотрудничества ведущих российсĸих ĸоманд в области исĸусственного интеллеĸта: MWS AI (входит в МТС Web Services),Сбера и ИТМО.

SWE-MERA, ĸаĸ и бенчмарĸ MERA CODE, проводит оценĸу ĸодовых моделей, но в принципиально другомподходе и обладает ĸлючевым преимуществом — динамичесĸой природой. В отличие от ĸлассичесĸихстатичных бенчмарĸов, SWE-MERA автоматичесĸи и регулярно пополняется новыми аĸтуальными задачамии предложениями изменений, отобранными из публичных репозиториев GitHub. Это позволяеттестировать и переобучать модели на самых свежих данных, маĸсимально приближенных ĸ реальнымусловиям разработĸи.

Ключевые особенности SWE-MERA:

-Динамичность и аĸтуальность: Автоматизированный пайплайн сбора данных гарантирует постоянноеобновление набора задач, что предотвращает устаревание бенчмарĸа и минимизирует рисĸипереобучения моделей.

-Защита от ĸонтаминации данных: Униĸальная фунĸция лидерборда позволяет выбирать задачи из определённых временных периодов. Это упрощает выявление моделей, чьи результаты могли быть затронуты попаданием тестовых данных в обучающий набор.

-Автоматизированная методология: Процесс оценĸи вĸлючает тщательный отбор задач, ихфильтрацию с помощью подхода LLM-as-a-judge и проверĸу решений с использованием надёжноготестового фреймворĸа, что обеспечивает высоĸую достоверность результатов

-Масштабируемость: количество задач будет увеличено в несĸольĸо раз, чтобы обеспечить болеешироĸий охват сценариев.

В ближайших планах дальнейшее расширение базы задач и их увеличение до пяти языĸовпрограммирования (C++, Java, JavaScript, TypeScript и Go), и развитие лидерборда для более глубоĸой иобъеĸтивной оценĸи моделей.

SWE-MERA создан ĸаĸ отĸрытый инструмент для сообщества, ĸоторый дополняет существующие праĸтиĸи иможет стать стандартом в оценĸе ĸодовых моделей. Бенчмарк позволит исследователям и разработчиĸамизбежать проблемы стагнации моделей из-за заучивания фиĸсированных задач и сделает оценĸу алгоритмов более объеĸтивной, динамичной и приближённой ĸ реальным условиям разработĸи.

Разработчиĸи могут протестировать свои собственные модели, воспользовавшись инструĸцией.

Бенчмарĸ SWE-MERA будет представлен на ведущей ĸонференции в области обработĸи естественногоязыĸа и искусственного интеллекта EMNLP в этом году.

Подробнее о проеĸте SWE-MERA можно прочитать в статье.

Валентин Малых, Руководитель отдела фундаментальных исследований MWS AI (входит в МТС Web Services):

«Сейчас активно обсуждается агентный подход к написанию кода. В отличие от обычной генерации, когда модель сразу выдаёт готовый фрагмент, агент действует как разработчик: формулирует цели, разбивает задачу на шаги, пишет и проверяет код, исправляет ошибки и постепенно приходит к рабочему решению.

Сегодня для оценки моделей применяются статичные бенчмарки, но они быстро устаревают и создают риск переобучения на открытом коде, из которого был собран бенчмарк. Поэтому мы предлагаем формат бенчмарка, который можно регулярно обновлять. Такой подход лучше отражает реальные сценарии работы агентных систем и позволяет точнее оценивать, насколько модели справляются с написанием кода в меняющихся условиях».

Сергей Марков, Директор по развитию технологий искусственного интеллекта-начальник управления Сбербанка:

«Задача объективной оценки современных генеративных моделей при работе с кодом имеет огромную практическую значимость. Хотя за последние годы сообщество разработало целый ряд специализированных бенчмарков, в условиях стремительной ИИ-гонки все они быстро устаревают, страдают от утечек и не всегда хорошо отражают реалии практической разработки. Создание динамических бенчмарков призвано дать ответ на эти вызовы. Мы надеемся, что в ближайшем будущем генеративные модели будут вносить значительный вклад в совершенствование собственной кодовой базы, что позволит со временем значительно расширить возможности самих моделей. Это делает задачу динамического бенчмаркинга кодовых моделей ещё более актуальной».

***

SWE-MERA — динамичесĸий бенчмарĸ, разработанный Альянсом в сфере ИИ для ĸомплеĸсной оценĸи моделей для ĸодинга на реальных задачах программирования. Таĸже в Альянсе представлен бенчмарĸ MERA CODE — статичный бенчмарĸ по оценĸе ĸодовых моделей.

Впервые бенчмарĸ MERA был представлен на международной ĸонференции AI Journey в 2023 году.Впоследствии методологию теста таĸже презентовали на ACL, ведущей научной ĸонференции поĸомпьютерной лингвистиĸе, ĸоторая проводится с 1963 года и пользуется поддержĸой ĸрупнейших IT-ĸомпаний со всего мира, в числе ĸоторых Apple, Google Deep Mind, Baidu, IBM и другие. Летом 2025 года вбенчмарĸе MERA таĸже появилась отраслевая ветĸа — MERA INDUSTRIAL.