Xiaohongshu objavljuje SWE-Bench Mobile: Kada se AI Agent suoči s kodnom bazom aplikacije sa stotinama miliona korisnika, maksimalna stopa prolaznosti je samo 12%?

2/15/2026
2 min read

Xiaohongshu objavljuje SWE-Bench Mobile: Kada se AI Agent suoči s kodnom bazom aplikacije sa stotinama miliona korisnika, maksimalna stopa prolaznosti je samo 12%?

SWE-Bench Mobile

Tim Xiaohongshu objavio je novi benchmark test SWE-Bench Mobile, specijalno dizajniran za procjenu performansi AI Agenta na stvarnim kodnim bazama mobilnih aplikacija. Rezultati su potaknuli na razmišljanje: čak i najbolji AI Agenti, suočeni s kodnom bazom aplikacije sa stotinama miliona korisnika, imaju maksimalnu stopu prolaznosti od samo 12%.

Testni scenarij

Šta je SWE-Bench Mobile?

Uvod u benchmark

SWE-Bench Mobile je benchmark test za popravljanje koda namijenjen razvoju mobilnih aplikacija. Sadrži stvarne zadatke popravljanja grešaka u mobilnim aplikacijama, zahtijevajući od AI Agenta da:

  • Razumije složenu strukturu koda mobilne aplikacije
  • Locira korijen problema
  • Generiše ispravan kod za popravak
  • Osigura da popravak ne uvodi nove probleme

Rezultati testiranja

Rezultati testiranja

U testiranju, performanse nekoliko glavnih AI Agenata su sljedeće:

  • Najbolji rezultat: 12% stopa prolaznosti
  • Prosječan nivo: 5-8% stopa prolaznosti
  • Pojedini modeli: Blizu 0% stopa prolaznosti

Ovaj rezultat je znatno niži od performansi na tradicionalnom SWE-Benchu.

Zašto je tako teško?

Analiza izazova

Specifičnosti kodne baze mobilnih aplikacija donose dodatne izazove:

  • Adaptacija za više platformi: Potrebno je istovremeno razmotriti iOS i Android platforme
  • Složeni odnosi zavisnosti: Visok stepen povezanosti između modula mobilne aplikacije
  • Ograničenja performansi: Ograničeni resursi mobilnih uređaja, visoki zahtjevi za optimizaciju koda
  • Složena UI logika: Kod interakcije sučelja je teško statički analizirati

Poređenje s tradicionalnim benchmarkovima

Analiza poređenja

U poređenju s tradicionalnim SWE-Benchom, težina Mobile verzije je značajno povećana:

  • Veća veličina kodne baze
  • Složenija poslovna logika
  • Teže prolazni testni slučajevi
  • Veći zahtjevi za kontekstualni prozor

Značaj za industriju

Značaj za industriju

Ovaj benchmark test otkriva ograničenja AI Agenata u stvarnim industrijskim scenarijima. Iako AI brzo napreduje u generiranju koda, još uvijek ima dug put prije nego što bude mogao obraditi velike, složene stvarne projekte.

Budući izgledi

Budući izgledi

Objavljivanje SWE-Bench Mobile pruža važan standard za mjerenje razvoja AI alata za programiranje. Podsjeća nas da:

  • AI pomoć u programiranju još uvijek zahtijeva ljudski nadzor
  • Složeni projekti zahtijevaju inteligentnije razumijevanje konteksta
  • Kapacitet modela ima još puno prostora za poboljšanje

Linkovi resursa

Resursi

Published in Technology

You Might Also Like