言語モデルの世界におけるベンチマークは、教育における標準化されたテストのようなものです。 SATスコアが高いからといって、すべての大学の専攻で成功できるわけではありません。同様に、ベンチマーク スコアが高いからといって、モデルがすべてのタスクで優れていることが保証されるわけではありません。 それらを賢く解釈する方法は次のとおりです。🧵

Clineユーザーにとって重要なベンチマークは3種類あります。 >コーディング能力 - コードを理解して生成できますか? >ドメイン知識 - あなたの分野を知っていますか? >ツールの使用法 - MCP統合で動作できますか? ベンチマークが異なれば、知能のさまざまな側面がテストされます。

コーディングの場合:SWE-Benchは際立っています。 人気のあるオープンソース プロジェクトの実際の GitHub の問題に対してモデルをテストします。人為的な問題ではなく、実際のバグや機能は開発者が毎日直面しています。

SWE-Benchスコアが高い=バグの修正、機能の実装、実際のコードのリファクタリングが得意です。

ドメイン固有のベンチマークは、専門的な作業にとって重要です。 • MMLU - 57 の学問科目 (ヘルスケア、金融、科学) • GPQA - 大学院レベルの生物学、物理学、化学 • AIME - 高度な数学的推論 ヘルスケアアプリを構築していますか?生物学のスコアを確認します。

財務モデリング?数学の成績は重要です。 ツール使用ベンチマークは、MCP 機能をテストします。 モデルは次のことができます。 •ツール呼び出しを正しくフォーマットしますか? • 適切なツールを選択しますか? • 複数のツールをチェーン化しますか?

Web スクレイピング、ブラウザの自動化、または拡張メモリ システムを使用する Cline セットアップに不可欠です。

制限: ベンチマークはストーリーの一部しか語っていません。 同様の SWE-Bench スコアを持つ 2 つのモデルは、まったく異なる点で優れている可能性があります。