آخرین بروزرسانی در ۳۰ بهمن ۱۴۰۴ توسط Dr.Arman
تصور کنید در دنیایی زندگی میکنید که یک دستیار هوشمند، نه تنها کد مینویسد، بلکه مانند یک مهندس ارشد، باگهای پیچیده را در پروژههای عظیمی مثل جنگو یا متپلاتلیب پیدا و رفع میکند. آپدیت فوریه ۲۰۲۶ بنچمارک SWE-bench به تازگی منتشر شده و نتایج آن برای هر کسی که به دنیای هوش مصنوعی برنامهنویسی علاقه دارد، هم هیجانانگیز است و هم کمی عجیب. این فقط یک لیست ساده نیست؛ بلکه نبردی است که در آن نامهای بزرگ سیلیکونولی با رقبای سرسخت چینی دستوپنجه نرم میکنند.
چرا این گزارش همین حالا بمب خبری شده است؟
اگر شما هم جزو پیگیران اخبار تکنولوژی باشید، میدانید که آزمایشگاههای بزرگ هوش مصنوعی معمولاً نتایج بنچمارکها را خودشان گزارش میدهند. اما اعتبار SWE-bench در این است که نتایج را به صورت مستقل بررسی میکند. این بار، آنها یک تست کامل روی نسل فعلی مدلها انجام دادهاند تا بفهمند در دنیای واقعی، کدام مدل واقعاً میتواند آستینها را بالا بزند و باگهای دنیای متنباز (Open Source) را حل کند. این گزارش دقیقاً همان چیزی است که به ما میگوید در سال ۲۰۲۶، قدرت واقعی دست کیست.
نکته جالب اینجاست که این بنچمارک روی نسخه Verified تمرکز کرده است؛ یعنی ۵۰۰ نمونه چالشبرانگیز که توسط متخصصان انسانی بررسی شدهاند تا مطمئن شویم هوش مصنوعی با شانس و اقبال به جواب نرسیده است. این سطح از دقت، باعث شده که نتایج این دوره، برای توسعهدهندگان و مدیران محصول در سراسر جهان اهمیت حیاتی پیدا کند.
شگفتی بزرگ: وقتی شماره ۴.۵ از ۴.۶ جلو میزند
یکی از عجیبترین اتفاقاتی که در این ردهبندی دیدیم، عملکرد مدلهای آنتروپیک (Anthropic) بود. به نظر میرسد Claude Opus 4.5 توانسته برادر بزرگتر خود یعنی Opus 4.6 را با اختلاف حدود یک درصد شکست دهد. شاید بپرسید چرا؟ این دقیقاً همان جایی است که ظرافتهای مهندسی هوش مصنوعی خودش را نشان میدهد. گاهی اوقات بهینهسازیهای جدید در مدلهای جدیدتر، ممکن است در حل مسائل بسیار خاص کدنویسی، کمی از دقت مدل قبلی بکاهد.
کلود ۴.۵ حالا در صدر جدول ایستاده است. این مدل نشان داده که در درک ساختارهای پیچیده پایتون و کار با کتابخانههایی مثل Sympy یا Scikit-learn، مهارتی فراتر از تصور دارد. تماشای اینکه یک ماشین میتواند ۹۰۰۰ خط کد پایتون را مدیریت کند و به سراغ مخازن عظیمی با صدها باگ برود، چیزی نیست که بتوان به سادگی از کنارش گذشت.
ظهور اژدهای چینی در دنیای کدنویسی
اگر فکر میکردید رقابت فقط بین شرکتهای آمریکایی است، سخت در اشتباهید. یکی از تکاندهندهترین بخشهای این گزارش، حضور پررنگ مدلهای چینی در لیست ۱۰تای برتر است. مدل MiniMax M2.5 که همین هفته پیش عرضه شد، توانست جایگاه سوم را از آن خود کند. این یک مدل غولپیکر ۲۲۹ میلیارد پارامتری است که نشان میدهد چین با سرعت نور در حال بستن فاصله خود با رقبای جهانی است.
فقط MiniMax نیست؛ مدلهای دیگری مثل GLM-5، Kimi K2.5 و DeepSeek V3.2 هم در صدر جدول خودنمایی میکنند. این یعنی اگر شما یک توسعهدهنده هستید، دیگر نمیتوانید فقط به چتجیپیتی تکیه کنید. دنیای هوش مصنوعی در حال چندقطبی شدن است و ابزارهای چینی حالا حرفهای جدی برای گفتن در پروژههای برنامهنویسی دارند.
اوپن ایآی کجای این ماجراست؟
شاید بپرسید پس GPT-5 کجاست؟ در کمال تعجب، بالاترین رتبه شرکت OpenAI در این بنچمارک، جایگاه ششم با مدل GPT-5.2 است. این یک زنگ خطر برای شرکتی است که زمانی پادشاه بیچونوچرای این حوزه بود. البته یک نکته ظریف وجود دارد: بهترین مدل مخصوص کدنویسی آنها یعنی GPT-5.3-Codex در این لیست غایب است. احتمالاً به این دلیل که هنوز از طریق API در دسترس عموم قرار نگرفته تا بتوان آن را به صورت رسمی تست کرد.
این موضوع به ما یادآوری میکند که همیشه «نام تجاری» بزرگتر، به معنای عملکرد بهتر در کارهای تخصصی مثل رفع باگهای جنگو نیست. دنیای برنامهنویسی به دقت نیاز دارد، نه فقط شهرت. رقابت در سال ۲۰۲۶ به قدری فشرده شده که حتی غولهایی مثل OpenAI هم نمیتوانند یک لحظه غفلت کنند.
نگاهی به پشت صحنه: بنچمارک واقعاً چگونه کار میکند؟
بیایید کمی فنیتر صحبت کنیم. این بنچمارک از یک ایجنت (Agent) کوچک به نام mini-swe-bench استفاده میکند که حدود ۹۰۰۰ خط کد پایتون دارد. جالب اینجاست که برای تمام مدلها از یک «سیستم پرامپت» (System Prompt) واحد استفاده شده است. این یعنی عدالت کاملاً رعایت شده و هیچ مدلی با دستورالعملهای بهینهشده، برتری ناعادلانهای نسبت به دیگری نداشته است.
تمرکز اصلی روی مخازن محبوبی مثل Django (با ۲۳۱ نمونه باگ)، Matplotlib و Scikit-learn است. وقتی هوش مصنوعی میتواند باگی را در این پروژههای سنگین حل کند، یعنی واقعاً مفهوم «برنامهنویسی خودکار» را یک پله ارتقا داده است. این یعنی ما به زمانی نزدیک میشویم که هوش مصنوعی میتواند به عنوان یک همکار واقعی در تیمهای نرمافزاری حضور داشته باشد، نه فقط یک ابزار ساده برای تکمیل خودکار کلمات.
چطور از این اطلاعات به نفع خودمان استفاده کنیم؟
دیدن این آمارها خوب است، اما به عنوان یک علاقمند به هوش مصنوعی، چه بهرهای میتوانید از آن ببرید؟ اولین قدم این است که تعصب روی یک مدل خاص را کنار بگذارید. اگر پروژه شما مبتنی بر پایتون و جنگو است، شاید وقت آن رسیده که به جای مدلهای همیشگی، نگاهی به Claude 4.5 یا حتی مدلهای جدید چینی بیندازید.
یک ترفند جالب که نویسنده اصلی گزارش به آن اشاره کرده، استفاده خلاقانه از هوش مصنوعی برای تحلیل خودِ این دادههاست. او از نسخه کروم کلود (Claude for Chrome) استفاده کرد تا کدهای جاوااسکریپت اختصاصی به صفحه وب بنچمارک تزریق کند و نمودارهایی که اعدادشان ناخوانا بود را اصلاح کند. این یعنی شما هم میتوانید از هوش مصنوعی بخواهید تا ابزارهای مورد نیازتان را در لحظه برایتان بسازد یا تغییر دهد.
نتیجهگیری: آینده در دستان کیست؟
ردهبندی فوریه ۲۰۲۶ به ما ثابت کرد که دنیای هوش مصنوعی هیچگاه متوقف نمیشود. پیروزی غیرمنتظره کلود ۴.۵ و هجوم قدرتمند مدلهای چینی، نشاندهنده فصلی جدید در رقابتهای تکنولوژیک است. ما حالا میدانیم که برای حل باگهای واقعی، مدلهای تخصصیتر در حال سبقت گرفتن از مدلهای عمومی هستند.
اگر شما هم میخواهید در این مسیر پیشرو باشید، پیشنهاد میکنم سری به دیتاسیتهای این بنچمارک در Hugging Face بزنید و ببینید این مدلها دقیقاً با چه مشکلاتی دستوپنجه نرم کردهاند. آیا فکر میکنید در آپدیت بعدی، OpenAI میتواند دوباره صدر جدول را از آن خود کند؟ یا دوران پادشاهی مدلهای چینی فرا رسیده است؟ نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید!
منبع:
https://simonwillison.net/2026/Feb/19/swe-bench/#atom-everything
مطالب مرتبط