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English(EN) I collected every single LLM coding benchmark, and computed their Intelligence Density

新的Agentic Coding Index根据智能密度对大型语言模型进行排名

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位Reddit用户开发了一种名为Agentic Coding Index (ACI)的新指标，用于评估大型语言模型（LLM）在编码任务上的表现。ACI使用加权公式汇总了SWE-bench Pro、DeepSWE v1.1和Terminal-Bench等多个编码基准测试的得分。该指标旨在通过考虑模型的参数数量及其在这些多样化编码评估中的表现来衡量模型的“智能密度”，重点在于奖励真正的自主掌握能力。 AI

影响 提供了一个评估LLM编码能力的新指标，可能影响未来的模型开发和比较。

排序理由 用户创建的基准测试聚合和指标。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的Agentic Coding Index根据智能密度对大型语言模型进行排名

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用户创建的基准测试聚合和指标。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Informal-Trouble2183 ·

    我收集了所有大型语言模型编码基准测试，并计算了它们的智能密度

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1w2v97w/i_collected_every_single_llm_coding_benchmark_and/"> <img alt="I collected every single LLM coding benchmark, and computed their Intelligence Density" src="https://preview.redd.it/wq4aplazzkmh1.png?wid…

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