Bug Hunt Bench 埋 bug 修复榜

Bug Hunt Bench

两个真实仓库里预先埋了 105 个 bug(仓库 A 45 个、仓库 B 60 个),每个模型在自己的 Agent CLI 里跑同一份 prompt,独立裁判拿着模型看不到的答案卷盲评;多轮运行取均值,被官方标为 superseded 的历史行不收录。

收录成绩 133 条成绩 · 49 个模型 修好的埋入 bug 数(/105) · 数据日期 2026-10-29 10:13

本页收录 133 条成绩(49 个模型,不同推理档位与 CLI 各占一条),主指标是修好的埋入 bug 数(/105); 榜首是 Sonnet 5.5(max)(51.3),榜内平均 23.7。 这份数据的时间是 2026-10-29 10:13(北京时间)。

收录条数 133 各榜官方公布,条条可回查
主指标 修好的埋入 bug 数(/105) 两个真实仓库里预先埋了 105 个 bug(仓库 A 45 个、仓库 B 60 个),每个模型在自己的 Agent CLI 里跑同一份 prompt,独立裁判拿着模型看不到的答案卷盲评;多轮运行取均值,被官方标为 superseded 的历史行不收录。
平均分 23.7 同榜内直接可比
数据日期 2026-10-29 10:13 这一批成绩的公布时间

105 个埋入 bug:谁都没修好的是哪些

80 / 105 有人修过

至少一个模型修过 80 个 至今没人修过 25 个 按官方已公布的 207 轮成绩统计,从左到右是 bug 编号顺序;官方自己那把尺标 80 / 25,因为它把没公布的历史轮次也算进去了。

逐格覆盖:哪个 bug 修没修好

105 个埋入 bug · 仓库 A 45 个 + 仓库 B 60 个

行按分数从高到低(序号就是当前成绩范围里的名次)。一行一条成绩、一格一个埋入 bug,从左到右按「当前范围里有几条修好了它」排,越靠左越是多数模型都能找到的 bug。 实心=这条成绩每轮运行都修好了,浅色=只有部分轮修好(越浅越少),空心=没修好。颜色是官方给每个模型档位的标识色。

  1. 1 Sonnet 5.5 max
    51.3/105 3 次运行 · 命中 64 · 每轮 36
  2. 2 GPT-6 Astra max
    45/105 3 次运行 · 命中 55 · 每轮 36
  3. 3 GPT-6.1 Sol max
    44.3/105 3 次运行 · 命中 54 · 每轮 36
  4. 4 GPT-5.6 Sol max
    43.5/105 2 次运行 · 命中 52 · 每轮 35
  5. 5 GPT-6 Astra xhigh
    43/105 1 次运行 · 命中 43 · 每轮 43
  6. 6 Fable 5.1 max
    43/105 1 次运行 · 命中 43 · 每轮 43
  7. 42.7/105 7 次运行 · 命中 60 · 每轮 24
  8. 8 GPT-6.1 Sol xhigh
    42.7/105 3 次运行 · 命中 52 · 每轮 35
  9. 42.2/105 5 次运行 · 命中 57 · 每轮 25
  10. 42/105 2 次运行 · 命中 46 · 每轮 38
  11. 11 Opus 5.5 max
    41.7/105 3 次运行 · 命中 48 · 每轮 34
  12. 41.5/105 2 次运行 · 命中 48 · 每轮 35
  13. 13 GPT-6.1 Terra max
    40.7/105 3 次运行 · 命中 56 · 每轮 25
  14. 14 Gemini 4 Argon high
    40.7/105 3 次运行 · 命中 51 · 每轮 31
  15. 40.4/105 5 次运行 · 命中 56 · 每轮 22
  16. 16 Gemini 4 Argon medium
    39.3/105 3 次运行 · 命中 50 · 每轮 31
  17. 39.2/105 5 次运行 · 命中 57 · 每轮 23
  18. 39.1/105 7 次运行 · 命中 55 · 每轮 18
  19. 19 GPT-5.6 Sol xhigh
    39/105 1 次运行 · 命中 39 · 每轮 39
  20. 37.6/105 5 次运行 · 命中 57 · 每轮 21
  21. 36.6/105 5 次运行 · 命中 56 · 每轮 16
  22. 22 GPT-6.1 Sol high
    36.5/105 2 次运行 · 命中 44 · 每轮 29
  23. 36.4/105 5 次运行 · 命中 55 · 每轮 19
  24. 24 Kimi K3.1 Pro max
    36/105 3 次运行 · 命中 46 · 每轮 25
  25. 25 Opus 5.5 xhigh
    36/105 3 次运行 · 命中 43 · 每轮 29
  26. 26 Sonnet 5.5 xhigh
    36/105 3 次运行 · 命中 44 · 每轮 26
  27. 35.3/105 3 次运行 · 命中 44 · 每轮 30
  28. 28 GPT-6 Astra high
    35/105 1 次运行 · 命中 35 · 每轮 35
  29. 34.8/105 5 次运行 · 命中 51 · 每轮 20
  30. 34.4/105 5 次运行 · 命中 47 · 每轮 20
  31. 31 Sonnet 5.5 high
    34.3/105 3 次运行 · 命中 39 · 每轮 30
  32. 32 GPT-6 Astra medium
    34/105 1 次运行 · 命中 34 · 每轮 34
  33. 33 GPT-5.6 Sol high
    34/105 1 次运行 · 命中 34 · 每轮 34
  34. 33.8/105 5 次运行 · 命中 47 · 每轮 20
  35. 35 Fable 5.1 high
    33/105 1 次运行 · 命中 33 · 每轮 33
  36. 32.8/105 5 次运行 · 命中 49 · 每轮 13
  37. 32.2/105 5 次运行 · 命中 49 · 每轮 16
  38. 38 GPT-5.6 Terra max
    32/105 1 次运行 · 命中 32 · 每轮 32
  39. 39 Opus 5.5 high
    31.7/105 3 次运行 · 命中 37 · 每轮 26
  40. 31.7/105 3 次运行 · 命中 41 · 每轮 23

每轮都修好 部分轮修好 没修好 画的是当前成绩范围里的 40 条成绩(当前范围共 133 条,这里只画前 40 条,看全量请切「总表」);「命中」=这条成绩在任意一轮里修好的 bug 数(多轮取并集),所以会比分数多。

评分方式与读法

这份成绩怎么看
回到官方榜核对最稳
收录成绩133 条成绩 · 49 个模型分数与名次按该榜官方公布的结果列出,同一模型的不同推理档位各占一行
主指标修好的埋入 bug 数(/105)两个真实仓库里预先埋了 105 个 bug(仓库 A 45 个、仓库 B 60 个),每个模型在自己的 Agent CLI 里跑同一份 prompt,独立裁判拿着模型看不到的答案卷盲评;多轮运行取均值,被官方标为 superseded 的历史行不收录。
成绩时间2026-10-29 10:13这份成绩的日期(北京时间);官方不更新时这里也会停住
同榜内怎么看看分档比看名次稳相邻名次常常只差统计噪声,差 1–2 分不宜直接判定优劣
评分方式按官方原样列出,以官方榜为准官方调整评分方式时这里跟着变,旧成绩不作为结论
横向比模型配合模型智商榜一起看跨厂商综合分与降智趋势见 /model-iq,基准本身的说明见 /glossary

满分 105 个埋入 bug,分数=修好并验证通过的数量,官方按多轮运行取均值。 「额外真实缺陷」是模型顺手修好的、不在答案卷里的真 bug,官方单列展示,不计入分数。 成本多为按官方价目表估算的标价,只有官方标为账单实付的行才是真花掉的钱;官方对个别本地跑的模型只给成本下限。 官方把被后续重跑替代的历史行标为 superseded,本站不收录这些行,与官方默认视图一致。 本次跳过 74 条 superseded 历史行。

其它权威榜单

6 个
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成绩来自 Bug Hunt Bench(Pawel Huryn / The Product Compass) 官方公开榜单,数据日期 2026-10-29 10:13。