近年来，ChatGPT、Llama等大语言模型在软件工程领域的能力突飞猛进，从需求分析、代码生成到测试与维护几乎无所不能。但一个核心问题是：我们如何客观评估这些模型在不同软件工程任务中的表现？
在SE领域，Benchmark既是分数卡，让不同模型在同一标准下比拼；也是方向盘，引导技术改进与未来研究方向。
然而，现有LLM-SE Benchmark存在三大痛点：
- 零散分布：缺乏覆盖全流程的软件工程任务Benchmark综述
- 构建方式各异：评估指标、数据来源五花八门，难以横向比较
- 研究空白：此前从未有系统文献综述全面汇总软件工程相关的大语言模型Benchmark
这使得开发者和研究者在选择评估方法时常陷入「信息孤岛」，甚至可能被不全面的评估结果误导。
为填补这一空白，来自浙江大学、新加坡管理大学、渥太华大学等机构的团队开展了一项系统文献综述，首次全面梳理了291个用于评估大语言模型在软件工程任务中的Benchmark，并从任务覆盖、语言分布、构建方式到未来趋势进行了深入分析。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.08903
图1 综述框架总览
研究聚焦三大核心问题：
- 现有LLM-SE Benchmark有哪些？
- 它们是如何构建的？
- 它们面临哪些挑战与改进机会？
为了确保全面、系统，研究人员开展「地毯式搜索」：
数据来源：覆盖IEEE Xplore、ACM DL、ScienceDirect、Springer Link等八大数据库；
- 补充检索：采用前向与后向的「滚雪球」检索，确保重要Benchmark不遗漏；
- 严格筛选：设置包含与排除标准，剔除与LLM-SE无关或信息不全的Benchmark；
- 质量评估：从描述清晰度、SE相关性、方法严谨性、可复现性、学术影响五个维度打分；
- 最终成果：汇总291个在2025年6月前发表的Benchmark，按任务、语言、构建方式等多维度分类分析。
六大任务全覆盖
Benchmark演化脉络清晰
图2 Benchmark年份分布
统计显示，自2022年起Benchmark数量快速增长，2023和2024年分别新增近70个，增长势头迅猛。
图3 Benchmark语言分布
Python在评估Benchmark中一骑绝尘，主要用于代码生成与推荐类任务；Java、C++、C语言在质量分析与维护任务中占有重要地位；Go、PHP、Ruby等小众语言的Benchmark仍然稀缺。
图4 Benchmark任务分布
任务分布（六大类）
- 需求与设计（25个）：需求获取、分类、冲突检测、规格化与验证；
- 编码辅助（124个）：代码生成、补全、摘要、多语言迁移（占比超40%，最多）；
- 软件测试（25个）：测试生成、GUI测试、断言生成、自动修复；
- AIOps（6个）：日志生成与解析；
- 软件维护（13个）：代码审查、克隆检测、代码重构；
- 质量管理（111个）：缺陷检测、漏洞识别、修复建议（占比38%）。
其中「编码辅助」任务相关Benchmark数量最多，占比超过40%，其次是质量管理类任务，占比达38%。
现实挑战
Benchmark还远远不够用！
研究指出，当前Benchmark建设存在五大瓶颈：
- 任务定义模糊、评价不一致：缺乏统一标准，难以横向对比；
- 规模受限、计算成本高：多数数据集规模偏小，覆盖不了复杂系统；
- 泛化能力不足：Benchmark表现好，真实场景却「水土不服」；
- 更新滞后：难以及时跟进新技术与框架；
- 数据隐私限制：真实企业数据难以共享，影响高质量Benchmark建设。
未来机会
Benchmark建设仍是「蓝海」
团队提出了五大改进方向：
- 多维评估：引入准确率、可维护性、效率、安全性、可解释性等指标；
- 跨语言、跨任务：统一评估框架，提升通用性；
- 贴近真实场景：引入真实项目数据，提高落地性；
- 人类反馈与伦理考量：纳入有害性检测、隐私风险等维度；
- 动态可扩展平台：支持任务扩展、新模型接入与持续测评。
总结
Benchmark是推动LLM落地的「发动机」
正如作者所言——当前LLM在软件工程中的应用正处于「黄金发展期」，但真正能驱动其走向工业落地、提升工程可信度的，是那些更真实、更多维、更动态的Benchmark体系。
这项研究不仅填补了LLM软件工程评估的综述空白，也为AI4SE研究者、开发者和企业提供了清晰的「下一步方向」。
如果说模型是「马达」，Benchmark就是「方向盘」。谁能把握住它，谁就能在AI软件工程的未来之路上走得更远。
