你是否也好奇过：现在的模型在各类榜单分数都那么高，实际体验却不符预期？
我们也看过各种 AI Coding 领域的评测，发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核，却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目，已难以衡量 Code Agent 的实际效果。
为突破现有评测局限，中科院、北大、港科大、中科大、新加坡国立大学等机构的研究者，与前沿开源学术组织 QuantaAlpha 及阶跃星辰姜大昕团队联合，首次提出并开源了 repo-level 的测评新范式 GitTaskBench：
1）真正考察 Agent 从 仓库理解 → 环境配置 → 增量开发 / 代码修复 → 项目级交付 的全链路能力，指引了迭代新范式
2）首次把「框架 × 模型」的「经济收益」纳入评测指标，给学界、业界以及创业者都带来了很好的思路启发
论文标题：GitTaskBench: A Benchmark for Code Agents Solving Real-World Tasks Through Code Repository Leveraging
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2508.18993
GitHub 链接：https://github.com/QuantaAlpha/GitTaskBench
GitTaskBench 分布一览
其开源版覆盖了 7 大模态 × 7 个领域 × 24 个子领域及 54 个真实任务：
对应后端仓库 18 个，包含平均 204 个文件、1,274.78 个函数、52.63k 行代码，文件彼此引用依赖平均为 1242.72 次。
且每个任务都绑定了完整 GitHub 仓库 + 自然语言指令 + 明确输入输出格式 + 任务特定的自动化评测。
以下图片统计了 GitTaskBench 的领域与模态分布，包括相应的数量。
仓库级的端到端评测的构建
首先从能力角度，GitTaskBench 对 Code Agent 进行了三个维度的分析：
1. 整体编码掌控：读文档、解依赖、生成 / 修改 / 调试代码
2. 任务导向执行：多轮推理与工具使用，产物必须贴合任务交付，利用代码仓库但不局限于仓库
3. 自主环境配置
：不借助预置镜像，独立装环境 / 解依赖
下图是从仓库收集到任务测评的全流程概览
整体主要经过四个阶段：
1. 「仓库遴选」：结合文献综述、LLM 辅助检索和专家咨询，先定任务范围；再从 Python 仓库里，挑出 ⭐≥50、近五年活跃、依赖可用且易配置的候选。人工核验 Stars、Forks、许可证、提交历史，确保资源靠谱。
2. 「完备性验证」：包括必要依赖文件、配置文件、所需数据集和预训练模型。严格按文档跑通，确保 100% 人类可复现；若遇到资源门槛 / 外链阻断，将必要信息放进到 README，充分保证自包含所有必要信息。
3. 「执行框架设计」：统一清晰的任务定义、输入 / 输出规范；Agent 接收仓库 + 任务提示，需完成仓库理解 → 代码生成 / 修改 → 环境安装 → 代码执行的多阶段流程。
4. 「自动化评测」：我们实现了一套由人工验证的定制化测试脚本驱动的评测指标体系。所有任务只需一条命令自动评测，可直接产出各任务对应的成功 / 失败状态 + 详细原因，并可进行指标统计。
实在的经济可行性分析
其次，GitTaskBench 还首次提出了「性价比」的概念，结合以下指标：
ECR（Execution Completion Rate）：能否成功执行仓库并以合规格式输出（存在、非空、格式可解析）
TPR（Task Pass Rate）：按任务领域标准判定是否达到成功阈值（如语音增强 PESQ ≥2.0 / SNR ≥15dB；图像类 SSIM/FID 阈值等），不过线即失败。
α 值（Alpha Practical Value）：该值为 Agent 在执行任务的平均净收益 —— 把完成度 (T)、市场价 (MV)、质量系数 (Q) 和成本 (C) 融合，回答「这活交给这个 Agent 值不值」的切实问题，具体公式：
n 表示任务数量；
T 为任务成功的二元标记（与 ECR 定义一致，成功为 1，失败为 0）；
MV 表示人工完成该任务的市场价值估计；
Q 为质量系数（0 至 1 之间），表示智能体输出与人工执行同一仓库所得结果的接近程度；
C 为智能体的总运行成本（此处近似为 API 费用）。
这很好地反映了 Agent 方案在各领域的经济可行性，通过量化任务自动化与可扩展性带来的成本节省、效率提升及潜在市场收益，真正地评估了 Agent 落地的实际价值。
结果一览：框架与模型的耦合
在适配了主流框架与模型之后，我们实验发现：
OpenHands 整体最强，+ Claude 3.7 拿到最高成绩：ECR 72.22% / TPR 48.15%。
性价比之王？ GPT-4.1 在成功率次优的同时，成本仅为 Claude 的 1/10 ~ 1/30（OpenHands 设定下），在 SWE-Agent 中也以更低成本拿到亚军表现。
开源可用性：Qwen3-32B（think 模式） 能以更少 token 达到 Claude 3.5 的约 60% 水平。
任务偏好：纯文本 / 办公文档类稳定，多模态、模型推理密集型更难（如图像修复需多依赖与权重配置）。
更细致地分析，各任务领域下不同框架 + 模型的性能表现：
此外，能力之上的现实价值也值得关注：
虽然在人类市场价值（MV）本身较高的仓库（如 视频类 VideoPose3D 、语音类 FunASR 、时序生理信号类 NeuroKit 场景）中，只要 Agent 顺利完成任务，就能获得最大的正向 alpha 收益。
但对于低 MV 的图像处理等任务（MV≈$5–10），一旦智能体的平均执行成本超过 $1-2，往往会导致 alpha 为负。
这一规律凸显了：在商业潜力有限的任务中，控制运行成本对于确保经济可行性至关重要。
其中，对于不同模型：
DeepSeek V3 在大多数仓库中提供了最高的整体收益与最佳的性价比；
GPT-4.1 在不同场景下表现更加稳定与稳健，很少出现大幅性能下降的情况；
Claude 3.5 的收益分布最为分散，在信息抽取任务上表现突出，但在计算量较大的视觉类任务中对成本较为敏感。
总结
由此可见，现实中我们对「框架 × 模型」的选择，应从效果、成本、API 调用上进行三元权衡，例如：Claude 系列在代码类任务表现出色，但在很多场景下 GPT-4.1 更省钱且稳健，而开源模型可在特定仓库上取得更好的综合 α。
在以下更广泛应用场景，我们也可以直接用 GitTaskBench 来助力：
Agent infra：做基座对比、工作流改进（环境管理 / 依赖修复 / 入口识别 / 执行规划）的回归测试场。
应用落地评审：以 ECR/TPR/α 同时衡量「能不能交付」与「划不划算」，给 PoC / 上线决策提供可解释的三维证据。
任务设计素材库：跨图像 / 语音 / 生理信号 / 办公文件 / 爬虫等七模态任务，可直接复用作为企业内评测用例。
关于 QuantaAlpha
QuantaAlpha 成立于 2025 年 4 月，由来自清华、北大、中科院、CMU、港科大、中科大等学校的教授、博士后、博士与硕士组成。我们的使命是探索智能的「量子」世界，引领智能体研究的「阿尔法」前沿 —— 从 CodeAgent 到自进化智能，再到金融、医疗等跨领域的专用智能体，致力于重塑人工智能的边界。🌟
✨ 2025 年，我们将在 CodeAgent（真实世界任务的端到端自主执行）、DeepResearch、Agentic Reasoning/Agentic RL、自进化与协同学习 等方向持续产出高质量研究成果，欢迎对我们方向感兴趣的同学加入我们！
团队主页：https://quantaalpha.github.io/
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