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IT之家 4月10日消息，豆包大模型團隊今日通過官方公眾號宣布，首個多語言類 SWE 數據集Multi-SWE-bench現已正式開源，可用于評估和提升大模型“自動修Bug”能力。

在SWE-bench基礎上，Multi-SWE-bench首次覆蓋Python之外的7種主流編程語言，是真正面向“全棧工程”的評測基準。其數據均來自GitHub issue，歷時近一年構建，以盡可能準確測評和提高大模型高階編程智能水平。

Multi-SWE-bench旨在推動自動編程技術從僅能解決單一語言（如 Python）和低復雜度的任務，朝著支持多語言、具備真實問題解決能力的通用型智能體邁進。

SWE-bench是當前最具代表性的代碼修復評測基準，強調任務真實、難度高。它基于 GitHub issue，要求模型自動定位并修復Bug，兼具跨文件修改、復雜語義推理與上下文理解等挑戰(zhàn)。

Multi-SWE-bench旨在補全現有同類基準語言覆蓋方面的不足，系統性評估大模型在復雜開發(fā)環(huán)境下的“多語言泛化能力”，推動多語言軟件開發(fā)Agent的評估與研究，其主要特性如下：

首次覆蓋7種主流編程語言（包括Java、Go、Rust、C、C++、TypeScript、JavaScript），構建多語言開發(fā)環(huán)境下的代碼修復任務，系統評估模型的跨語言適應與泛化能力；

引入任務難度分級機制，將問題劃分為簡單（Easy）、中等（Medium）和困難（Hard）三類，涵蓋從一行修改到多文件、多步驟、多語義依賴的開發(fā)挑戰(zhàn)；

1,632個實例全部來源于真實開源倉庫，并經過統一的測試標準和專業(yè)開發(fā)者的審核篩選，確保每個樣本具備清晰的問題描述、正確的修復補丁以及可復現的運行測試環(huán)境。