语言模型领域的基准测试就像教育中的标准化考试。 高SAT分数并不保证在每个大学专业中都能取得成功。同样，高基准分数也不保证模型在每个任务中都能表现出色。 以下是如何明智地解读它们的方法。🧵

Cline 用户关注三种基准： > 编码能力 - 它能理解和生成代码吗？ > 领域知识 - 它了解你的领域吗？ > 工具使用 - 它能与 MCP 集成工作吗？ 不同的基准测试智能的不同方面。

对于编码：SWE-Bench 脱颖而出。 它通过流行的开源项目中的真实 GitHub 问题来测试模型。不是人工问题 - 而是开发人员每天面临的实际错误和功能。

强大的SWE-Bench得分 = 擅长修复错误、实现功能、重构真实代码。

特定领域的基准对于专业工作至关重要： • MMLU - 57个学科（医疗、金融、科学） • GPQA - 研究生级别的生物学、物理学、化学 • AIME - 高级数学推理 在构建医疗应用程序吗？查看生物学分数。

财务建模？数学表现很重要。 工具使用基准测试MCP能力： 模型能否： • 正确格式化工具调用？ • 选择合适的工具？ • 将多个工具串联起来？

对于使用网络爬虫、浏览器自动化或扩展内存系统的Cline设置至关重要。

局限性：基准测试只讲述了部分故事。 两个具有相似SWE-Bench分数的模型可能在完全不同的领域表现出色。