Relatório de Avaliação de LLM
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claude-opus-4-20250514
2025-05-27
682.341
45
0.373498
3.68902
3.71951
claude-sonnet-4-20250514
2025-05-27
685.546
112
0.317174
3.7378
3.65854
claude-3-7-sonnet-20250219
2025-05-27
746.497
108
0.319258
3.65244
3.65244
claude-3-5-sonnet-20241022
2025-05-27
445.549
114
0.332094
3.65244
3.72561
gpt-4.1
2025-05-27
340.45
114
0.345565
3.71951
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o4-mini
2025-05-27
1380.26
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o3
2025-05-27
1592.45
141
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gpt-4o
2025-05-27
254.478
123
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3.70732
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gemini_gemini-2.0-flash
2025-05-27
428.324
102
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3.65244
3.60976
gemini_gemini-2.5-pro-preview-05-06
2025-05-27
1317.42
71
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2.45732
2.67683
gemini_gemini-2.5-flash-preview-05-20
2025-05-27
1042.03
108
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3.39024
3.46341
Tempo Total de Resposta (s): O tempo total levado pelo modelo para gerar todas as saídas.
Testes aprovados: O número de testes unitários que o modelo passou durante a avaliação, de um total de 164 testes.
Média : Pontuação média do CodeBLEU, uma métrica para avaliar a qualidade da geração de código com base na correção sintática e semântica.
Média : Avaliação média da utilidade da saída do modelo, conforme avaliado por um modelo LLM.
0: O trecho não é útil de forma alguma, é irrelevante para o problema.
1: O trecho é ligeiramente útil, contém informações relevantes para o problema, mas é mais fácil escrever a solução do zero.
2: O trecho é um pouco útil, requer mudanças significativas (comparado ao tamanho do trecho), mas ainda é útil.
3: O trecho é útil, mas precisa ser ligeiramente alterado para resolver o problema.
4: O trecho é muito útil, resolve o problema.
0 (falhando todos os testes possíveis): O trecho de código é totalmente incorreto e sem sentido.
4 (passando todos os testes possíveis): O trecho de código é totalmente correto e pode lidar com todos os casos.
Média : Pontuação média da correção funcional das saídas do modelo, avaliando quão bem as saídas atendem aos requisitos funcionais, avaliadas por um modelo LLM.