主要观点总结
本文主要介绍了FullStack Bench数据集和Sandbox Fusion工具的开源发布，旨在全面、科学地评估代码大模型在各种真实开发场景中的表现。FullStack Bench数据集覆盖全栈编程领域，包含多达3374个真实开发场景的问题，涉及16种编程语言。Sandbox Fusion则提供了一个高效的代码沙盒执行工具，通过统一的HTTP API对不同编程任务进行标准化评估。文章还介绍了数据集和工具的特点，以及使用方式。
关键观点总结
关键观点1: FullStack Bench数据集的特点
FullStack Bench是一个多语言的基准测试数据集，专注于编程开发任务设计。它包含真实编程应用领域的问题，涉及多种编程语言，旨在挑战代码生成模型的极限。
关键观点2: Sandbox Fusion工具的作用
Sandbox Fusion是一个代码沙盒执行工具，通过HTTP API提供对不同编程任务的标准化评估。它支持多种编程语言，可以在容器中运行各种模型配置，实现无缝执行测试。
关键观点3: FullStack Bench数据集和Sandbox Fusion的应用价值
FullStack Bench和Sandbox Fusion的结合使用可以深度结合Coder模型的训练和评测。它们提供了强大的工具支持，帮助开发者更深入地评估代码大模型在实际开发场景中的表现。
关键观点4: 其他代码大模型的比较
文章提到了其他代码大模型如Qwen2.5-Coder、DeepSeek-Coder等的特点，以及字节的豆包MarsCode和Doubao-Coder的表现。Doubao-Coder在FullStack Bench上综合指标取得了不错的分数，值得期待。
文章预览
Datawhale分享 作者：王泽宇、杨晨旭、赵文恺 随着大模型性能的不断提高，越来越多的开发者开始使用大模型代码工具辅助开发，各家厂商也都推出了自己的代码大模型，但是其代码能力究竟如何备受关注。 市面现有的评测数据集大多局限于某个领域或者某类任务，并不能体现大模型广泛的、通用的代码能力，导致大家对于代码工具的选取举棋不定。 今天，字节豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出了开源的代码大模型基准测试数据集 FullStack Bench 以及配套工具 Sandbox Fusion ，覆盖全栈编程领域，数据集和工具已在 HuggingFace 和 Github 开源。 FullStack Bench 这一全新的代码基准测试，旨在全面、科学地评估代码大模型在各种真实开发场景中的表现，让开发者们不再迷茫。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.00535v2 我们第一时间邀请开源项目贡献者 对 Full
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