論文の概要: SWE-Bench Pro: Can AI Agents Solve Long-Horizon Software Engineering Tasks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16941v1
• Date: Sun, 21 Sep 2025 06:28:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.046055
• Title: SWE-Bench Pro: Can AI Agents Solve Long-Horizon Software Engineering Tasks?
• Title（参考訳）: SWE-Bench Pro: AIエージェントは長期のソフトウェアエンジニアリングタスクを解決できるか?
• Authors: Xiang Deng, Jeff Da, Edwin Pan, Yannis Yiming He, Charles Ide, Kanak Garg, Niklas Lauffer, Andrew Park, Nitin Pasari, Chetan Rane, Karmini Sampath, Maya Krishnan, Srivatsa Kundurthy, Sean Hendryx, Zifan Wang, Chen Bo Calvin Zhang, Noah Jacobson, Bing Liu, Brad Kenstler,
• Abstract要約: SWE-Bench ProはSWE-BENCH [25]のベストプラクティスに基づいていますが、現実的で複雑でエンタープライズレベルの問題を捉えるように設計されています。 ベンチマークはパブリックセットに分割され、11のリポジトリ、12のリポジトリのホールドアウトセット、18のプロプライエタリリポジトリの商用セットからソースされた問題にオープンアクセスされる。 広範に使用されている符号化モデルの評価では,SWE-Bench PROの性能は25%以下(Pass@1)であり,GPT-5は23.3%と最高スコアである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.645265361867565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce SWE-Bench Pro, a substantially more challenging benchmark that builds upon the best practices of SWE-BENCH [25], but is explicitly designed to capture realistic, complex, enterprise-level problems beyond the scope of SWE-BENCH. SWE-BENCH PRO contains 1,865 problems sourced from a diverse set of 41 actively maintained repositories spanning business applications, B2B services, and developer tools. The benchmark is partitioned into a public set with open access to problems sourced from 11 repositories, a held-out set of 12 repositories and a commercial set of 18 proprietary repositories where we have formal partnership agreements with early-stage startups. Problems in the held-out and the commercial set are not publicly accessible, but we release results on the commercial set. Our benchmark features long-horizon tasks that may require hours to days for a professional software engineer to complete, often involving patches across multiple files and substantial code modifications. All tasks are human-verified and augmented with sufficient context to ensure resolvability. In our evaluation of widely used coding models, under a unified scaffold, we observe that their performance on SWE-Bench PRO remains below 25% (Pass@1), with GPT-5 achieving the highest score to date at 23.3%. To better understand these limitations, we cluster the failure modes observed in the collected agent trajectories for a clearer characterization of the error patterns exhibited by current models. Overall, SWE-BENCH PRO provides a contamination-resistant testbed that more faithfully captures the complexity and diversity of real-world software development, advancing the pursuit of truly autonomous software engineering agents at a professional level.
• Abstract（参考訳）: SWE-Bench Proは、SWE-BENCH [25]のベストプラクティスに基づいた、かなり難しいベンチマークであるが、SWE-BENCHの範囲を超えて、現実的で複雑な、エンタープライズレベルの問題を捉えるように設計されている。 SWE-BENCH PROには、ビジネスアプリケーション、B2Bサービス、開発者ツールにまたがる41のアクティブメンテナンスリポジトリから得られた1,865の問題が含まれている。 ベンチマークは、11のレポジトリ、12のレポジトリ、および18のプロプライエタリなレポジトリから得られる問題にオープンアクセス可能な公開セットに分割され、アーリーステージのスタートアップと正式なパートナーシップを結んでいます。 ホールドアウトと商用セットの問題は一般にはアクセスできないが、我々は商用セットで結果を公表する。 私たちのベンチマークでは、プロのソフトウェアエンジニアが完成するまでに数時間から数日かかる長い水平タスクが特徴です。 すべてのタスクは人間によって検証され、解決可能性を保証するのに十分なコンテキストで拡張されます。 広範に使用されている符号化モデルの評価では,SWE-Bench PROの性能は25%以下であり(Pass@1),GPT-5は23.3%と高いスコアを得た。 これらの制約をよりよく理解するために、収集されたエージェント軌道で観測された障害モードをクラスタリングし、現在のモデルで示されるエラーパターンのより明確な特徴付けを行う。 全体として、SWE-BENCH PROは、実際のソフトウェア開発の複雑さと多様性をより忠実に捉え、真に自律的なソフトウェアエンジニアリングエージェントをプロフェッショナルレベルで追求する汚染耐性テストベッドを提供する。

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