LLM 评估报告
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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
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3.7378
3.65854
claude-3-7-sonnet-20250219
2025-05-27
746.497
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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
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o4-mini
2025-05-27
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o3
2025-05-27
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gpt-4o
2025-05-27
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gemini_gemini-2.0-flash
2025-05-27
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3.60976
gemini_gemini-2.5-pro-preview-05-06
2025-05-27
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71
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gemini_gemini-2.5-flash-preview-05-20
2025-05-27
1042.03
108
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3.39024
3.46341
总响应时间 (s): 模型生成所有输出所花费的总时间。
通过测试数量: 模型在评估期间通过的单元测试数量，总共 164 个测试。
平均 : 平均 CodeBLEU 分数，是评估代码生成质量的指标，基于语法和语义的正确性。
平均 : 模型输出的有用性平均评分，由 LLM 模型评定。
0: 代码片段完全没有帮助，与问题无关。
1: 代码片段稍微有帮助，包含与问题相关的信息，但从头编写解决方案更容易。
2: 代码片段有些有帮助，需要进行重大修改（与代码片段的大小相比），但仍然有用。
3: 代码片段有帮助，但需要稍微修改以解决问题。
4: 代码片段非常有帮助，能够解决问题。
0 (未通过所有可能的测试): 代码片段完全错误且毫无意义。
4 (通过所有可能的测试): 代码片段完全正确，能够处理所有情况。
平均 : 模型输出的功能正确性平均评分，评估输出满足功能要求的程度，由 LLM 模型评定。