在 AI 驱动的软件工程领域，评估模型真实修复能力已成为核心命题。SWE-Bench Pro 作为新一代基准，通过引入商业代码库与动态任务集，有效规避了数据污染问题，其评估框架的搭建与参数配置直接决定了结果的可信度与可复现性。本文将聚焦于可落地的工程实践，为你拆解从环境初始化到指标计算的完整参数链路，确保每一次评估都在可控、可度量、可扩展的框架内执行。
首先，评估环境的基石是容器化隔离。SWE-Bench Pro 强制要求使用 Docker 来封装每个代码库的运行时依赖，确保评估过程不受宿主机环境干扰。根据官方推荐配置，你必须在实例定义中明确指定内存限制，例如 --memory=10g，以防止资源耗尽导致的评估中断。这一参数并非随意设定，而是基于对典型 Python 项目构建与测试过程的资源消耗分析得出。同时，为支持大规模并行评估，框架集成了 Modal 服务。你需要预先通过 modal setup 命令生成并存储 API 凭证于 ~/.modal.toml 文件中，这是连接本地执行器与云端计算资源的关键。没有这一步，num_workers=100 的高并发配置将无法生效，评估效率将大打折扣。
其次，数据加载与实例筛选是评估的起点。SWE-Bench Pro 的数据集通过 HuggingFace 平台分发，你只需一行代码即可加载测试集：swebench = load_dataset('ScaleAI/SWE-bench_Pro', split='test')。但真正的工程挑战在于如何配置评估子集。框架支持 verified（全量验证集）和 lite（轻量级子集）两种模式，你需要根据计算预算和评估目标进行选择。例如，在快速迭代模型时，选择 lite 子集可以显著缩短反馈周期；而在发布最终报告前，则必须运行 verified 子集以获得权威结果。此外，为聚焦复杂任务，评估框架应主动排除仅需 1-10 行代码修改的琐碎问题，这可以通过在预处理脚本中过滤 patch 字段的行数来实现，确保评估的是模型在真实工业场景下的长周期推理能力。
成本与执行超时控制是保障评估可持续性的关键防线。在模型配置部分，你必须设置 per_instance_cost_limit: 5（单位：美元），这能有效防止因模型陷入无限循环或低效检索而导致的费用失控。与之配套的是工具链级别的 execution_timeout: 300（单位：秒），它为每个命令执行设定了硬性时间上限，超时即终止，避免单个实例拖垮整个评估队列。这两项参数共同构成了评估的“熔断机制”。同时，为提升代码检索效率，强烈建议启用 USE_FILEMAP: 'true' 环境变量。该参数会激活文件映射加速功能，使模型能更快定位到相关源码文件，从而将宝贵的时间预算更多地分配给核心的修复逻辑生成，而非无谓的文件遍历。
最后，评估结果的产出与解读依赖于自动化流水线。框架会在每个实例完成后自动调用 merge_predictions 函数，将分散的预测结果聚合成统一的 tmppreds.json 文件。随后，系统会通过 sb-cli 命令行工具将此文件提交至官方评估服务。评估的核心指标是修复率，其计算基于 FAIL_TO_PASS 测试列表——只有当模型生成的补丁能使所有失败测试转为通过时，该实例才被计为成功。同时，PASS_TO_PASS 测试用于验证补丁的非破坏性，确保现有功能不受影响。最终，系统会输出一个包含各模型在不同子集（公共集、商业集）上修复率的详细报告。例如，顶级模型在公共集上的修复率约为 23%，而在更复杂的商业集上则普遍低于 20%，这一数据落差正是 SWE-Bench Pro 价值的体现：它无情地揭示了当前 AI 在真实商业软件工程任务面前的能力边界。通过这套参数化、自动化的评估框架，你不仅能获得一个数字，更能定位到模型在语义理解、工具使用或上下文管理上的具体短板，为后续优化提供精准靶点。