概念
别名：DeepSWE任务
基于真实开源项目长期需求的代码生成评估基准。
已跟踪 17 条高相关材料
最近变化
2026-08-28 · GLM-5.3 Flash成本为GLM-5.3的1/17，但每100美元解决任务数是其15倍。
为什么值得关注
DeepSWE 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
GLM-5.3 vs. GLM-5.3 Flash on DeepSWE: Cost, Coding, and Routing
Together AI Blog · 8.5 分
GLM-5.3 Flash以1/17成本解决15倍任务，首次尝试性能落后5.6%但多次重试后差距缩小至2.6%。
GLM-5.3 vs. Claude Fable 5 on DeepSWE: Cost, Coding, and Routing
Together AI Blog · 8.5 分
GLM-5.3在DeepSWE基准测试中成本仅为Claude Fable 5的1/5，且在多尝试指标上表现更优。
GLM-5.3 vs. GPT-5.6 Sol on DeepSWE: Cost, Coding, and Routing
Together AI Blog · 8.5 分
GLM-5.3在多次尝试下表现优于GPT-5.6 Sol，且成本更低，但单次尝试中GPT-5.6 Sol稍胜一筹。组合使用可覆盖106/113任务，性价比达85.9%。
已收录 17 条与 DeepSWE 相关的内容，按评分排序。
GLM-5.3在DeepSWE基准测试中成本仅为Claude Fable 5的1/5，且在多尝试指标上表现更优。
入选理由：GLM-5.3每任务成本为$3.99，Claude Fable 5为$21.63，成本差距达5.4倍。
GLM-5.3在多次尝试下表现优于GPT-5.6 Sol，且成本更低，但单次尝试中GPT-5.6 Sol稍胜一筹。组合使用可覆盖106/113任务，性价比达85.9%。
入选理由：GLM-5.3单次尝试成本3.99美元，解决率69.0%，GPT-5.6 Sol成本8.37美元，解决率72.7%
GLM-5.3 Flash以1/17成本解决15倍任务，首次尝试性能落后5.6%但多次重试后差距缩小至2.6%。
入选理由：GLM-5.3 Flash成本为GLM-5.3的1/17，但每100美元解决任务数是其15倍。
DeepSeek-V4 Flash 0731成本仅为GPT-5.6 Luna的1/6，但组合使用时在准确率和成本上均优于单独使用Luna。
入选理由：GPT-5.6 Luna单次任务准确率67.2%，DeepSeek-V4 Flash为53.3%，但后者成本仅0.10美元/任务。
组合使用DeepSeek V4 Pro 0813和Claude Fable 5可解决82.7%的DeepSWE任务，成本仅8.28美元，比单独使用Claude节省62%费用。
入选理由：DeepSeek V4 Pro 0813首次尝试解决62.8%任务，成本仅0.24美元/次
DeepSeek V4 Pro 0813成本仅为GPT-5.6 Sol的1/35，但多次尝试后表现更优，适合预算有限且允许重试的任务。
入选理由：DeepSeek V4 Pro 0813每轮成本0.24美元，GPT-5.6 Sol为8.37美元，价格差距达35倍。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber，分别在效率、速度和网络安全应用方面有显著提升。
入选理由：Gemini 3.6 Flash 相比 3.5 Flash 输出令牌减少 17%，部分基准测试提升达 65%。
Kimi K3在DeepSWE基准测试中以1/3成本超越Claude Fable 5，多次尝试后性能反超，但后者可靠性更高。
入选理由：Kimi K3单次任务成本仅4.65美元，为Claude Fable 5的1/3
Poolside AI的Laguna S2.1是当前在本地运行的最佳编码模型之一，其在Terminal-Bench 2.1和DeepSWE基准测试中表现优异。
入选理由：Laguna S2.1在Terminal-Bench 2.1得分70.2，超越5-25倍参数量的模型
Kimi K3在软件工程任务中性能与Claude Fable 5相当，但价格仅为后者35%。
入选理由：Kimi K3价格仅为Claude Fable 5的35%但性能相同
DeepSWE 是一个全新的编程基准测试，涵盖多种语言和真实世界复杂度，参考解决方案平均需要修改 668 行代码。
入选理由：DeepSWE 是一个全新的编程基准测试，涵盖多种语言和真实世界复杂度。
AI模型在达到高准确性后可能引发人类信任偏差，80%的用户会跟随其错误建议。
入选理由：AI自信错误时用户跟随率高达80%，远高于正确时的92.7%
Claude Opus 4.8是Anthropic对4.7版的快速修正，重点提升对模糊指令的理解能力以回归4.6的“用户友好”风格；虽在官方基准测试中表现优于GPT-4.5，但真实世界工程基准DeepSWE显示GPT-4.5当前更胜一筹，且4.8尚未参与该测试。
入选理由：Opus 4.8通过增强歧义理解能力修正了4.7过度字面化的问题，目标是恢复4.6版本广受好评的‘vibes’体验。
AI Engineer World's Fair 2026的Agentic Engineering Track展示AI工程领域最新动态，涵盖代码生成、多智能体协作等方向，但缺乏技术细节。
入选理由：DeepSWE数据集由@shiqyy和Datacurve团队开发
GLM-5.2 在 DeepSWE 排名第一，但文章信息密度低，缺乏技术深度。
入选理由：GLM-5.2 在 DeepSWE 排名第一，pass@1 得分为 44%。
Fable在设计和创意任务中表现优异，但在软件工程任务中性价比不高。
入选理由：Fable在设计和创意任务中表现突出。
DeepSWE 评测显示 Opus 4.8 性能优于 4.7，成本更低、效率更高，但远逊于 GPT-5.5；作者仍用更便宜的 4.6，因价格优势；并质疑 Benchmark 可信度，更信真实用户反馈。
入选理由：Opus 4.8 性能强于 4.7，同时具备更低推理成本与更高效率，但未达 GPT-5.5 水平。
