字节跳动豆包大模型团队宣布开源首个多语言类 SWE 数据集——Multi-SWE-bench，可用于评估和提升大模型“自动修 Bug”能力。
据介绍，在 SWE-bench 基础上，Multi-SWE-bench 首次覆盖 Python 之外的 7 种主流编程语言，是真正面向“全栈工程”的评测基准。其数据均来自 GitHub issue，历时近一年构建，以尽可能准确测评和提高大模型高阶编程智能水平。
该数据集是业内首个面向多语言代码问题修复的大模型评测基准，覆盖 Java、TypeScript、C、C++、Go、Rust 和 JavaScript 等编程语言。
- 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.02605
- 榜单链接：https://multi-swe-bench.github.io
- 代码链接：https://github.com/multi-swe-bench/multi-swe-bench
- 数据链接：https://huggingface.co/datasets/ByteDance-Seed/Multi-SWE-bench
Multi-SWE-bench 旨在补全现有同类基准语言覆盖方面的不足，系统性评估大模型在复杂开发环境下的“多语言泛化能力”，推动多语言软件开发 Agent 的评估与研究，其主要特性如下：
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首次覆盖 7 种主流编程语言（包括Java、Go、Rust、C、C++、TypeScript、JavaScript），构建多语言开发环境下的代码修复任务，系统评估模型的跨语言适应与泛化能力；
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引入任务难度分级机制，将问题划分为简单（Easy）、中等（Medium）和困难（Hard）三类，涵盖从一行修改到多文件、多步骤、多语义依赖的开发挑战；
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1,632 个实例全部来源于真实开源仓库，并经过统一的测试标准和专业开发者的审核筛选，确保每个样本具备清晰的问题描述、正确的修复补丁以及可复现的运行测试环境。