在語言模型的世界中，基準測試就像教育中的標準化考試。 高的SAT分數並不保證在每個大學專業中都能成功。同樣，高的基準分數也不保證模型在每個任務中都能表現出色。 以下是如何明智地解讀它們。 🧵

對於 Cline 用戶來說，有三種類型的基準很重要： > 編碼能力 - 它能理解和生成代碼嗎？ > 領域知識 - 它了解你的領域嗎？ > 工具使用 - 它能與 MCP 整合工作嗎？ 不同的基準測試智能的不同方面。

對於編碼來說：SWE-Bench 脫穎而出。 它針對來自流行開源項目的真實 GitHub 問題測試模型。不是人工問題 - 而是開發人員每天面對的實際錯誤和功能。

強大的 SWE-Bench 分數 = 擅長修復錯誤、實現功能、重構真實代碼。

特定領域的基準對於專業工作至關重要： • MMLU - 57 個學術科目（醫療、金融、科學） • GPQA - 研究生級別的生物學、物理學、化學 • AIME - 高級數學推理 正在開發醫療應用程式？查看生物學分數。

財務建模？數學表現很重要。 工具使用基準測試MCP能力： 模型能否： • 正確格式化工具調用？ • 選擇合適的工具？ • 將多個工具鏈接在一起？

對於使用網頁爬蟲、瀏覽器自動化或擴展記憶體系統的 Cline 設置至關重要。

限制：基準僅告訴故事的一部分。 兩個具有相似 SWE-Bench 分數的模型可能在完全不同的領域表現出色。