SWE-bench项目模型评估实践指南：从数据生成到成本估算

在基于SWE-bench项目进行模型评估时，开发者常常会遇到数据生成和成本控制方面的挑战。本文将系统性地介绍评估流程中的关键技术要点，帮助研究人员高效完成模型验证工作。

评估数据生成方案

针对OpenAI兼容端点的模型评估，推荐采用SWE-agent工具进行数据生成。该工具支持批量处理模式，能够自动化完成测试数据的生成和验证流程。其核心优势在于：

• 支持与SWE-bench Verified数据集的直接对接
• 提供完整的评估流水线
• 可配置的交互轮次上限（默认75轮）

作为替代方案，RAG推理框架也是可行的选择，该框架曾成功应用于SWE-Llama项目。但相比之下，SWE-agent在易用性和功能完整性方面更具优势。

请求机制详解

不同的评估工具会产生不同的请求模式：

• RAG框架采用单请求机制，每个issue仅需一次模型调用
• SWE-agent采用多轮对话机制，按75轮上限计算，每个issue会产生约37-38次模型请求

以SWE-bench Verified数据集为例，包含500个测试样本时：

• RAG框架约产生500次请求
• SWE-agent框架约产生18,500-19,000次请求

成本估算与优化

模型评估的成本主要由以下因素决定：

1. 输入token量：SWE-agent默认配置下每个评估约消耗200-300美元
2. 模型选择：如使用Claude 3.7等商业模型需考虑API成本
3. 交互轮次：可通过调整最大轮次参数控制成本

建议的优化策略包括：

• 设置合理的成本上限（如2-3美元/评估）
• 限制最大交互轮次
• 优先测试代表性样本子集

实施建议

对于初次评估的研究人员，建议采用分阶段策略：

1. 小规模验证：选择50-100个样本测试流程可行性
2. 参数调优：根据初步结果调整交互轮次等参数
3. 全量评估：确认配置后扩展至完整数据集

通过合理规划评估流程和资源配置，研究人员可以在控制成本的前提下，获得可靠的模型性能评估结果。