SWE-fficiency
开源性能优化基准（498 任务）
基本信息
30 秒看懂
498 个真实 Python 库性能优化任务（numpy/scipy 等 9 库），指标为加速比 SR = 模型提速 ÷ 人类专家 PR 提速（调和平均），SR>1.0 即超过人类基线；正确性测试必须保持通过。
采用格局：MiniMax 引用；考提效而非修 bug
评分协议
这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页；各厂商实际使用的执行框架（harness）与推理档位（effort）已逐条写在下方引用卡里。
可比性提示：同一评测的分数是「实验配置」的产物：只要评测版本（variant）、执行框架（harness）、推理档位（reasoning effort）、工具、采样参数、运行次数或聚合方式有任何一项不同，数字就不能直接横向比较。下方各厂商的分数如未写明协议细节，请只当作方向参考。
模型发布采用时间轴
共收录 1 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
2026
2026-06-01
MiniMax·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
MiniMax M3 被发布文定位为将前沿编码、1M 上下文与原生多模态合一的单模型（Frontier Coding, 1M Context, Native Multimodality - All in One Model），采用 MSA 稀疏注意力并支持思考开关。评测覆盖编码、协作代理、GUI 与多模态：SWE-Bench Verified 80.5、BrowseComp 83.52、OSWorld-Verified 70.06、IMO 2025 35/42。
1M 上下文原生多模态编码增强MSA 稀疏注意力
查看模型变体与证据
MiniMax-M3 · SWE-fficiency 34.8%
数据缺口（本页暂未收录）
- 评测版本与子集（例如部分评测有 Diamond、Verified 等官方变体）以及数据集规模
- 各厂商使用的执行框架（harness / scaffold）与 Agent 工具配置
- 推理档位（reasoning effort）、采样参数（temperature / top-p）、运行次数与分数聚合方式
- 指标对应的随机猜测基线（chance baseline）与人类基线的实验条件
- 测试集污染检测结论，以及是否已饱和的结构化标注
以上字段暂缺时，本页不虚构数字；后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。
复现入口
引用
本页数据更新于 2026-09-20，依据厂商发布材料真实抓取；发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。