SciCode-Verified 是讨论 LLM 科学编码能力时绕不开的一个话题。它不是一个更强模型的发布会而是在重新审视一个更基础的问题当 SciCode 这类科学编码 benchmark 里的测试用例、参考代码甚至题目描述本身存在缺陷时LLM 的真实科学编码能力是不是被明显低估了。Benchmark Defects 看起来只是评估工具层面的小问题但实际会直接扭曲模型能力的判断。对做模型选型、科研自动化、代码生成评测的团队来说理解这个问题比多刷一个分数更重要。我读这类工作时的第一反应不是去看修正后分数提高了多少个点而是先看缺陷分类和判定逻辑。因为如果只拿一个总分出去讲很容易忽略“分数变高到底是因为模型真实能力更强还是因为原来的测试本身画错了线”。下面按实际落地顺序拆解 SciCode-Verified 的验证思路先看评估链路哪里容易出错再看如何复现一次缺陷验证最后给出结果解读和常见踩坑点。1. 科学编码评估结果为什么值得重新算一遍科学编码任务和普通代码生成不太一样。普通代码生成经常看“能不能通过测试用例”但科学编码里面有很多数值计算、数学公式、物理模型、边界条件、随机过程和浮点精度问题。一个模型能把思路写对不代表它能满足隐藏测试里的每一个数值阈值。反过来一个测试用例如果有数学推导错误模型反而可能写对了也被判错。SciCode 是这类评估里比较有代表性的 benchmark覆盖多个科学领域的问题把“科学问题描述 参考实现 隐藏测试”组合起来考察 LLM 是否具备科学编码能力。SciCode-Verified 的工作可以简单理解为对这个基准测试做了一次“复核”把测试用例、参考代码、题目描述逐个检查发现并修复其中有错误的地方再重新评估模型。最后的结论方向通常很一致原始 benchmark 的缺陷会系统性地低估 LLM 的真实能力。1.1 评测分数不等于真实能力这里要先说清楚一个前提评测分数永远是“模型在该评估工具下的表现”不是“模型能力的绝对值”。一套带缺陷的 benchmark评测出的分数和真实能力之间会存在明显偏差。比如测试期望值本身算错。科学计算里一个公式的数值结果可能依赖边界条件、单位换算、近似假设。如果参考实现或测试脚本把期望值算错模型即使写出了完全正确的代码也会因为输出和错误期望对不上而失败。这种情况一旦在数据集中占了一定比例最终通过率就会被压下来。再比如隐藏测试的容差设置。科学计算中浮点数比较经常用 atol 和 rtol也就是绝对容差和相对容差。如果容差设得太小正确实现也会因为浮点累加顺序、开根号精度、库函数实现差异被判失败。这类问题不是单条不通过而是成批出现往往集中在某类科学计算题目里。更隐蔽的是题目描述和测试不一致。题目说输入是百分数参考实现当成小数题目没限制输出格式但测试脚本要求精确到小数点后几位。LLM 本身具备科学编码能力也可能在输入输出接口上被卡住进而被归类为“不会做”。1.2 SciCode 这类基准测试的评估链路要理解缺陷为什么会引起低估得先看一条完整的评估链路题目描述 - 输入样例 - 模型生成代码 - 参考实现 - 隐藏测试 - 判定通过率。这条链路上的每个环节都可能引入误差。题目描述有歧义模型理解错方向输入样例不完整模型生成的代码忽略重要边界参考实现有 bug隐藏测试的期望也跟着错隐藏测试覆盖不足模型正确完成主要逻辑但某个边缘分支没有通过条件判定脚本里浮点比较过严即使数值等价也失败。SciCode-Verified 的价值就在于把这条链路当成研究对象而不是当成黑盒。它会把失败的样本回放到人面前逐个判断这个失败到底是模型逻辑错误还是测试代码错误还是题目描述问题。这种做法在工程上更接近“缺陷定位”而不是单纯刷分。对开发者来说这个思路可以直接迁移到自己的任务上。比如内部在做科学计算的代码生成评估不要只看总通过率要把失败样本按“模型错、测试错、环境错、描述错”四类分别打标。只有这样做才能知道评估结果里有多少是真实的模型能力有多少是评估工具本身带来的噪声。2. SciCode-Verified 到底在验证什么如果说原始 SciCode 是一张考卷那 SciCode-Verified 就是在批改考卷之前先把标准答案重新核算一遍。它不是故意给模型找借口而是因为科学计算代码的“正确性”高度依赖数学定义、数值精度和边界条件任何一处标准答案出错都会让一批模型一起扣分。我在实际评测任务里见过最典型的情况是这样的模型生成的算法在数学上完全成立也和参考实现逻辑一致但测试用例里写死了某个中间变量的输出位数或者把一个无解的边界值当成了标准输入。于是同一个模型在一个语义正确、只是输出格式不同的答案上被卡住。单看这一条不觉得严重但如果这种错误在数据集中出现几十条最终 score 就会掉几个点甚至十几个点。2.1 基准测试中的四类常见缺陷我一般会把 SciCode-Verified 关注的问题分成四类。第一类是测试用例断言错误。包括期望值算错、边界条件写错、比较容差设置不合理。这类问题最容易判断只要把测试里的期望值换成人手动计算的正确值模型输出就能对齐。第二类是参考实现存在 bug。参考实现的作用是生成测试期望一旦它本身有误后续所有测试都会跟着错。例如一个数值积分题目参考实现把区间端点重复计算了一次导致期望值偏大。模型写出标准梯形公式反而得不出相同结果。第三类是题目描述含糊。科学计算题目往往需要精确的数学约定变量是弧度还是角度时间单位是秒还是毫秒数组是一维还是二维是否要求原地修改。描述里少一句模型的输出就会多种多样而测试只认其中一种。第四类是环境与随机性。有些科学计算任务涉及随机数生成、最优化初始点、矩阵分解的顺序。如果测试没有固定随机种子或者运行环境的线性代数库不同同样的代码在不同机器上可能得到非常接近但不等价的结果。2.2 缺陷为什么会导致“能力被低估”核心原因在于缺陷惩罚的是“没有按照错误预期输出”的模型而不是“科学编码能力不够”的模型。当测试期望算错时模型写对也是错。当容差过严时模型写对也不稳定通过。当题目描述含糊时模型需要靠猜才能通过但这更像是在读心而不是在编码。这些缺陷叠加起来会让模型在某个子领域的通过率明显偏低最终给人造成“科学编码能力不行”的误导。更需要注意的是低估往往不是均匀分布。某个模型可能在物理类题目上被低估另一个模型可能在统计类题目上被低估。如果只看总分你很难知道哪部分能力是真的哪部分是被缺陷拖累的。SciCode-Verified 这类验证的价值就是把“被低估的部分”挑出来重新打分。修正后的分数才更接近模型在真实科学计算任务中的表现。3. 从零复现一次 SciCode-Verified 式验证如果你不想只读结论而是想在自己的环境中复现一遍可以按下面的思路做。这个流程不需要和官方完全一致但核心逻辑一样先跑原始评测再定位失败原因修复缺陷后重跑最后比较前后差异。我建议把第一次测试拆成三步启动、单条任务、批量任务。不要一上来就开全量并发也不要同时测五六个模型。先让最小的流程跑通再逐步扩大。3.1 环境准备和依赖建议优先使用 Linux 环境Python 版本选 3.9 或更高。科学计算涉及 numpy、scipy、pandas、pytest 等库具体版本以项目 requirements 为准不要只装最新版有些数值接口在高版本里行为会变。如果你计划本地跑开源模型需要先确认显存和内存。常见 7B 级别模型在 FP16 下显存需求大约在 14GB 以上如果只有 8GB 显卡可以考虑量化版本但量化后输出可能会有细微差异。更稳妥的做法是先使用 API 模型完成流程验证再引入本地模型做对比。这样能把模型推理环境和使用测试环境的变量分开。目录结构建议这样组织sci-verify/ ├── data/ │ ├── original_tasks.json │ └── verified_tasks.json ├── eval/ │ ├── run_eval.py │ ├── patch_tests.py │ └── analyze_results.py ├── logs/ └── outputs/日志和输出目录提前建好避免脚本中途因为路径不存在而报错。这个问题看起来小实际非常容易出现。3.2 选取对比模型与固定评测变量SciCode-Verified 的核心是评估 benchmark 自身但我们需要用模型作为探针。探针不是越多越好重点是要有代表性。我一般会选两类一个强闭源 API 模型一个本地开源模型。如果团队有条件可以再加一个规模更小、风格不同的模型用来观察问题是不是普遍存在。这样万一某个题目在多个模型上同时失败就更可能是测试缺陷而不是模型缺陷。评测过程中必须固定几个变量prompt 模板、温度、最大 token 数、采样次数。科学编码任务建议把 temperature 设置为 0 或接近 0避免随机采样把能力差异变成运气问题。如果项目要求 passk也要固定 k 的取值和采样种子。注意不要一上来就开最大并发。先用一条样例确认输入、输出和日志都正常再逐步增加批量。3.3 先跑官方用例再做缺陷定位原始评测跑一遍之后记录每个任务的通过状态。对失败样本进行分组不要只看一个总数。我常用的定位方式是把失败原因分成三类模型生成代码本身有语法错误或逻辑错误。模型生成代码没有语法错误但测试执行失败。模型生成代码和测试执行都正常但输出格式与预期不一致。对第三类要重点看。很多科学编码题目要求的“答案正确”并不是数学等价而是字符串或数组完全一致。如果题目描述里没有规定输出顺序而测试脚本顺序写死那模型就是在猜题。这里给一段简化版的伪代码用来记录评测结果def run_evaluation(model, tasks): results [] for task in tasks: code model.generate(task[prompt]) passed, hint run_hidden_tests(task, code) results.append({ task_id: task[id], category: task[category], passed: passed, hint: hint }) return results伪代码里的hint不是错误日志全文而是失败类型的摘要。比如“期望值不符”“数组长度不一致”“浮点精度超限”。这样后续分析时可以快速聚类。3.4 修复测试与参考实现后重跑定位出疑似缺陷之后不要直接改测试先人工确认。尤其是数值类问题要自己用独立方式计算一次期望值或者逐段推导公式。确认后再修改。修复时建议单独维护一份补丁记录。不要直接在原数据上改最好生成一个verified_tasks.json保留原始版本和修正版本的 diff。这样别人追问“哪里改了”时你有据可查。重跑全量评测时使用和第一次完全相同的模型参数、prompt 和并发策略。唯一变量只应该是任务数据本身。修正后的通过率若明显上升就说明原始 benchmark 确实存在系统性低估。4. 结果怎么看从通过率到错误归因跑完一轮修正后不要急着发“分数提升”的结论。先看几个更细的指标否则容易被总分误导。我通常会按领域、题目难度、失败类型三组维度交叉看数据。一个模型可能在“生物信息学”子集上提升明显在“量子力学”子集上没有变化。这说明低估不是平均的而是集中在某些测试缺陷更严重的题目中。4.1 关注提升幅度和类别分布假设原始通过率是 62%修正后是 74%看起来提升很可观。但需要继续问提升的 12 个点分布在哪如果分布非常集中比如集中在两三条测试期望错误的题目上那说明原始 benchmark 的整体质量没有想象中差只是个别题目拉低了大盘。如果分布分散多个子领域都有提升就说明缺陷是系统性的对模型能力判断的影响更严重。还要看是否有“修正后反而下降”的情况。如果某条测试原来通过是碰巧符合同一个错误期望修正期望后模型反而失败了这种现象也要记录。它不代表模型变强只说明原始测试是非稳定的。4.2 要区分模型能力缺陷、测试缺陷和环境波动这是最容易混淆的部分。一个失败样例可能有多个原因叠加不能简单归为一类。我建议对每个失败样例打上一个主标签标签描述处理方式model_logic模型生成代码在核心逻辑上错误不算测试缺陷test_assertion测试期望值或边界条件错误修正测试tolerance浮点容差设置不合理修正 atol/rtolprompt_ambiguity题目描述缺少关键条件补全描述environment依赖库或随机种子导致不一致固定运行环境output_format输出格式与评测脚本不匹配明确格式要求打标时尽量由两个人独立完成最后对不一致的样本重新讨论。这样能减少主观判断带来的偏差。还要统计 flaky 率也就是同一模型、同一任务、多次运行结果不一致的比例。如果某个任务在 5 次运行中 3 次通过 2 次失败说明它本身对随机性或环境敏感。这类任务无论原始还是修正后都不能当作稳定判据。5. 实践中最容易踩的坑做这类验证时真正让人头疼的往往不是模型能力而是评测脚本里不起眼的小问题。下面几个坑我在实际测试中遇到过也看别人遇到过值得单独列出来。5.1 测试用例不是越严越好科学计算里的“正确”不是绝对相等而是数值在合理误差范围内等价。很多评测脚本为了追求精确把容差设成1e-12看起来严格实际上会让正确实现因为浮点误差而失败。常见做法是使用np.allclose并根据题目量纲设置 atol 和 rtol。比如物理常量计算的题目不同库取常量的小数位数不同rtol 设成1e-8比较合理。如果设置过于严格拿到的通过率偏低这不是模型问题是度量工具问题。5.2 浮点与随机性造成的伪失败蒙特卡洛模拟、随机梯度下降、神经网络初始化、抽样估计这些任务天然带随机性。如果测试脚本没有固定随机种子即使模型代码完全正确两次运行结果也可能在数字上不一致。我见过最典型的案例一个概率统计题需要生成服从特定分布的样本并计算均值。模型写出标准采样算法但测试脚本里没有设置np.random.seed导致模型每次运行通过与否都不一样。这类问题在原始 SciCode 评测里容易被当作模型不稳定实际上只是随机种子没有控制好。另外不同机器上的 BLAS 实现也会影响线性代数结果。同一段代码在 OpenBLAS 下和 MKL 下可能最后一位不同。测试比较时如果不考虑这一点很容易误伤。5.3 输入输出规范与评测脚本不一致科学编码题目经常要求输出一个列表、字典或 NumPy 数组。模型可能计算过程全对只是输出格式少了一个表头、多了一个空格或者把float转成了str。如果评测脚本用字符串精确比对模型就会失败。这类问题不算能力缺陷但会反映在分数里。处理方式是在 prompt 里明确输出格式并给一个可运行的示例。如果题目本身没有定义输出格式那问题出在题目描述而不是模型。5.4 模型推理精度引入的偏差这也是为什么大家讨论 LLM 大模型精度问题时总绕不开 FP16、BF16、FP32。本地推理时如果显存不足很多人会启用量化。量化后的模型在常规代码生成上几乎无感但在科学编码任务里可能把某个边界判断、数值比较或条件分支输出搞错。评测时如果发现某个模型在本地量化版本的通过率明显低于 API 版本不要立即断定模型能力差。先用同一个模型的更高精度版本跑一遍排除推理精度造成的偏差。排查顺序应该是先确认同一模型在不同推理精度下表现一致再进入 benchmark 缺陷分析。6. 评估 LLM 科学编码能力时比分数更重要的几件事SciCode-Verified 最有价值的点不是给出一个新的 SOTA 分数而是示范了“如何认真对待一次评测”。对正在做 LLM 选型或者科研自动化评估的团队来说这个思路值得直接借鉴。如果你只关心最终选哪个模型分数表格当然有用。但如果你得把这个模型嵌入到实际的科研工具链中就得理解它在什么样的问题上会失败、为什么失败、能不能通过提示工程或工具调用修正。这些判断不能只靠一个通过率。6.1 细粒度错误分类我建议团队维护一份错误分类清单每个失败案例至少包含任务 ID、失败原因、样例代码、测试日志和修正建议。这样迭代时不是靠记忆判断模型“行不行”而是靠数据判断“哪个环节出了问题”。细粒度分类还有一个好处能帮你区分“模型完全不会”和“模型会但没表达对”。前者需要换更大的模型或做更多微调后者可能只需要改 prompt 或输出约束。两者成本完全不同。6.2 引入人类专家复核科学计算的正确性不能只看测试是否通过还要看数学上是否等价。有些测试用例本身可能不完整模型给出的解法效率更高但输出形式不同被判失败时其实很冤枉。这类情况需要具备相关背景的人类专家参与复核。如果你在评估某个医学统计或流体力学题目最好让领域内的研究者看一遍失败样本。他们能快速判断模型代码是不是在数学上成立而不只是依赖测试断言。6.3 把评测当作工具而不是裁判RAG、MCP、Agent 这类外部工具组合可以补足模型的信息检索和工具调用能力但它们不属于 SciCode 核心评估范围。评估科学编码能力时不要让外部工具混进去否则分不清是模型本身会科学编码还是工具碰巧补上了信息缺口。我个人的习惯是先用不接任何外部工具的原始模型跑一轮记录能力基线再接入 RAG 或 Agent 框架跑一轮对比提升来源。这样判断更干净也更容易定位问题。如果只是学习某个 benchmark默认配置通常够用如果要用评估结果做模型选型就要把测试用例、参考实现、评测脚本和运行环境提前整理清楚。踩过几次之后就会发现很多问题不是模型能力不够而是评测题目本身画错了线。最后留一个建议评估 LLM 科学编码能力时别只关心修正后的总分上去了多少。多看看哪些缺陷被修复了哪些模型在修复前后变化最大哪些失败原因完全不受修正影响。这些信息比一个孤立的分数更有复现价值也更能帮助团队判断模型真正擅长什么、短板在哪里。
SciCode-Verified：科学编码基准缺陷如何低估LLM真实能力
SciCode-Verified 是讨论 LLM 科学编码能力时绕不开的一个话题。它不是一个更强模型的发布会而是在重新审视一个更基础的问题当 SciCode 这类科学编码 benchmark 里的测试用例、参考代码甚至题目描述本身存在缺陷时LLM 的真实科学编码能力是不是被明显低估了。Benchmark Defects 看起来只是评估工具层面的小问题但实际会直接扭曲模型能力的判断。对做模型选型、科研自动化、代码生成评测的团队来说理解这个问题比多刷一个分数更重要。我读这类工作时的第一反应不是去看修正后分数提高了多少个点而是先看缺陷分类和判定逻辑。因为如果只拿一个总分出去讲很容易忽略“分数变高到底是因为模型真实能力更强还是因为原来的测试本身画错了线”。下面按实际落地顺序拆解 SciCode-Verified 的验证思路先看评估链路哪里容易出错再看如何复现一次缺陷验证最后给出结果解读和常见踩坑点。1. 科学编码评估结果为什么值得重新算一遍科学编码任务和普通代码生成不太一样。普通代码生成经常看“能不能通过测试用例”但科学编码里面有很多数值计算、数学公式、物理模型、边界条件、随机过程和浮点精度问题。一个模型能把思路写对不代表它能满足隐藏测试里的每一个数值阈值。反过来一个测试用例如果有数学推导错误模型反而可能写对了也被判错。SciCode 是这类评估里比较有代表性的 benchmark覆盖多个科学领域的问题把“科学问题描述 参考实现 隐藏测试”组合起来考察 LLM 是否具备科学编码能力。SciCode-Verified 的工作可以简单理解为对这个基准测试做了一次“复核”把测试用例、参考代码、题目描述逐个检查发现并修复其中有错误的地方再重新评估模型。最后的结论方向通常很一致原始 benchmark 的缺陷会系统性地低估 LLM 的真实能力。1.1 评测分数不等于真实能力这里要先说清楚一个前提评测分数永远是“模型在该评估工具下的表现”不是“模型能力的绝对值”。一套带缺陷的 benchmark评测出的分数和真实能力之间会存在明显偏差。比如测试期望值本身算错。科学计算里一个公式的数值结果可能依赖边界条件、单位换算、近似假设。如果参考实现或测试脚本把期望值算错模型即使写出了完全正确的代码也会因为输出和错误期望对不上而失败。这种情况一旦在数据集中占了一定比例最终通过率就会被压下来。再比如隐藏测试的容差设置。科学计算中浮点数比较经常用 atol 和 rtol也就是绝对容差和相对容差。如果容差设得太小正确实现也会因为浮点累加顺序、开根号精度、库函数实现差异被判失败。这类问题不是单条不通过而是成批出现往往集中在某类科学计算题目里。更隐蔽的是题目描述和测试不一致。题目说输入是百分数参考实现当成小数题目没限制输出格式但测试脚本要求精确到小数点后几位。LLM 本身具备科学编码能力也可能在输入输出接口上被卡住进而被归类为“不会做”。1.2 SciCode 这类基准测试的评估链路要理解缺陷为什么会引起低估得先看一条完整的评估链路题目描述 - 输入样例 - 模型生成代码 - 参考实现 - 隐藏测试 - 判定通过率。这条链路上的每个环节都可能引入误差。题目描述有歧义模型理解错方向输入样例不完整模型生成的代码忽略重要边界参考实现有 bug隐藏测试的期望也跟着错隐藏测试覆盖不足模型正确完成主要逻辑但某个边缘分支没有通过条件判定脚本里浮点比较过严即使数值等价也失败。SciCode-Verified 的价值就在于把这条链路当成研究对象而不是当成黑盒。它会把失败的样本回放到人面前逐个判断这个失败到底是模型逻辑错误还是测试代码错误还是题目描述问题。这种做法在工程上更接近“缺陷定位”而不是单纯刷分。对开发者来说这个思路可以直接迁移到自己的任务上。比如内部在做科学计算的代码生成评估不要只看总通过率要把失败样本按“模型错、测试错、环境错、描述错”四类分别打标。只有这样做才能知道评估结果里有多少是真实的模型能力有多少是评估工具本身带来的噪声。2. SciCode-Verified 到底在验证什么如果说原始 SciCode 是一张考卷那 SciCode-Verified 就是在批改考卷之前先把标准答案重新核算一遍。它不是故意给模型找借口而是因为科学计算代码的“正确性”高度依赖数学定义、数值精度和边界条件任何一处标准答案出错都会让一批模型一起扣分。我在实际评测任务里见过最典型的情况是这样的模型生成的算法在数学上完全成立也和参考实现逻辑一致但测试用例里写死了某个中间变量的输出位数或者把一个无解的边界值当成了标准输入。于是同一个模型在一个语义正确、只是输出格式不同的答案上被卡住。单看这一条不觉得严重但如果这种错误在数据集中出现几十条最终 score 就会掉几个点甚至十几个点。2.1 基准测试中的四类常见缺陷我一般会把 SciCode-Verified 关注的问题分成四类。第一类是测试用例断言错误。包括期望值算错、边界条件写错、比较容差设置不合理。这类问题最容易判断只要把测试里的期望值换成人手动计算的正确值模型输出就能对齐。第二类是参考实现存在 bug。参考实现的作用是生成测试期望一旦它本身有误后续所有测试都会跟着错。例如一个数值积分题目参考实现把区间端点重复计算了一次导致期望值偏大。模型写出标准梯形公式反而得不出相同结果。第三类是题目描述含糊。科学计算题目往往需要精确的数学约定变量是弧度还是角度时间单位是秒还是毫秒数组是一维还是二维是否要求原地修改。描述里少一句模型的输出就会多种多样而测试只认其中一种。第四类是环境与随机性。有些科学计算任务涉及随机数生成、最优化初始点、矩阵分解的顺序。如果测试没有固定随机种子或者运行环境的线性代数库不同同样的代码在不同机器上可能得到非常接近但不等价的结果。2.2 缺陷为什么会导致“能力被低估”核心原因在于缺陷惩罚的是“没有按照错误预期输出”的模型而不是“科学编码能力不够”的模型。当测试期望算错时模型写对也是错。当容差过严时模型写对也不稳定通过。当题目描述含糊时模型需要靠猜才能通过但这更像是在读心而不是在编码。这些缺陷叠加起来会让模型在某个子领域的通过率明显偏低最终给人造成“科学编码能力不行”的误导。更需要注意的是低估往往不是均匀分布。某个模型可能在物理类题目上被低估另一个模型可能在统计类题目上被低估。如果只看总分你很难知道哪部分能力是真的哪部分是被缺陷拖累的。SciCode-Verified 这类验证的价值就是把“被低估的部分”挑出来重新打分。修正后的分数才更接近模型在真实科学计算任务中的表现。3. 从零复现一次 SciCode-Verified 式验证如果你不想只读结论而是想在自己的环境中复现一遍可以按下面的思路做。这个流程不需要和官方完全一致但核心逻辑一样先跑原始评测再定位失败原因修复缺陷后重跑最后比较前后差异。我建议把第一次测试拆成三步启动、单条任务、批量任务。不要一上来就开全量并发也不要同时测五六个模型。先让最小的流程跑通再逐步扩大。3.1 环境准备和依赖建议优先使用 Linux 环境Python 版本选 3.9 或更高。科学计算涉及 numpy、scipy、pandas、pytest 等库具体版本以项目 requirements 为准不要只装最新版有些数值接口在高版本里行为会变。如果你计划本地跑开源模型需要先确认显存和内存。常见 7B 级别模型在 FP16 下显存需求大约在 14GB 以上如果只有 8GB 显卡可以考虑量化版本但量化后输出可能会有细微差异。更稳妥的做法是先使用 API 模型完成流程验证再引入本地模型做对比。这样能把模型推理环境和使用测试环境的变量分开。目录结构建议这样组织sci-verify/ ├── data/ │ ├── original_tasks.json │ └── verified_tasks.json ├── eval/ │ ├── run_eval.py │ ├── patch_tests.py │ └── analyze_results.py ├── logs/ └── outputs/日志和输出目录提前建好避免脚本中途因为路径不存在而报错。这个问题看起来小实际非常容易出现。3.2 选取对比模型与固定评测变量SciCode-Verified 的核心是评估 benchmark 自身但我们需要用模型作为探针。探针不是越多越好重点是要有代表性。我一般会选两类一个强闭源 API 模型一个本地开源模型。如果团队有条件可以再加一个规模更小、风格不同的模型用来观察问题是不是普遍存在。这样万一某个题目在多个模型上同时失败就更可能是测试缺陷而不是模型缺陷。评测过程中必须固定几个变量prompt 模板、温度、最大 token 数、采样次数。科学编码任务建议把 temperature 设置为 0 或接近 0避免随机采样把能力差异变成运气问题。如果项目要求 passk也要固定 k 的取值和采样种子。注意不要一上来就开最大并发。先用一条样例确认输入、输出和日志都正常再逐步增加批量。3.3 先跑官方用例再做缺陷定位原始评测跑一遍之后记录每个任务的通过状态。对失败样本进行分组不要只看一个总数。我常用的定位方式是把失败原因分成三类模型生成代码本身有语法错误或逻辑错误。模型生成代码没有语法错误但测试执行失败。模型生成代码和测试执行都正常但输出格式与预期不一致。对第三类要重点看。很多科学编码题目要求的“答案正确”并不是数学等价而是字符串或数组完全一致。如果题目描述里没有规定输出顺序而测试脚本顺序写死那模型就是在猜题。这里给一段简化版的伪代码用来记录评测结果def run_evaluation(model, tasks): results [] for task in tasks: code model.generate(task[prompt]) passed, hint run_hidden_tests(task, code) results.append({ task_id: task[id], category: task[category], passed: passed, hint: hint }) return results伪代码里的hint不是错误日志全文而是失败类型的摘要。比如“期望值不符”“数组长度不一致”“浮点精度超限”。这样后续分析时可以快速聚类。3.4 修复测试与参考实现后重跑定位出疑似缺陷之后不要直接改测试先人工确认。尤其是数值类问题要自己用独立方式计算一次期望值或者逐段推导公式。确认后再修改。修复时建议单独维护一份补丁记录。不要直接在原数据上改最好生成一个verified_tasks.json保留原始版本和修正版本的 diff。这样别人追问“哪里改了”时你有据可查。重跑全量评测时使用和第一次完全相同的模型参数、prompt 和并发策略。唯一变量只应该是任务数据本身。修正后的通过率若明显上升就说明原始 benchmark 确实存在系统性低估。4. 结果怎么看从通过率到错误归因跑完一轮修正后不要急着发“分数提升”的结论。先看几个更细的指标否则容易被总分误导。我通常会按领域、题目难度、失败类型三组维度交叉看数据。一个模型可能在“生物信息学”子集上提升明显在“量子力学”子集上没有变化。这说明低估不是平均的而是集中在某些测试缺陷更严重的题目中。4.1 关注提升幅度和类别分布假设原始通过率是 62%修正后是 74%看起来提升很可观。但需要继续问提升的 12 个点分布在哪如果分布非常集中比如集中在两三条测试期望错误的题目上那说明原始 benchmark 的整体质量没有想象中差只是个别题目拉低了大盘。如果分布分散多个子领域都有提升就说明缺陷是系统性的对模型能力判断的影响更严重。还要看是否有“修正后反而下降”的情况。如果某条测试原来通过是碰巧符合同一个错误期望修正期望后模型反而失败了这种现象也要记录。它不代表模型变强只说明原始测试是非稳定的。4.2 要区分模型能力缺陷、测试缺陷和环境波动这是最容易混淆的部分。一个失败样例可能有多个原因叠加不能简单归为一类。我建议对每个失败样例打上一个主标签标签描述处理方式model_logic模型生成代码在核心逻辑上错误不算测试缺陷test_assertion测试期望值或边界条件错误修正测试tolerance浮点容差设置不合理修正 atol/rtolprompt_ambiguity题目描述缺少关键条件补全描述environment依赖库或随机种子导致不一致固定运行环境output_format输出格式与评测脚本不匹配明确格式要求打标时尽量由两个人独立完成最后对不一致的样本重新讨论。这样能减少主观判断带来的偏差。还要统计 flaky 率也就是同一模型、同一任务、多次运行结果不一致的比例。如果某个任务在 5 次运行中 3 次通过 2 次失败说明它本身对随机性或环境敏感。这类任务无论原始还是修正后都不能当作稳定判据。5. 实践中最容易踩的坑做这类验证时真正让人头疼的往往不是模型能力而是评测脚本里不起眼的小问题。下面几个坑我在实际测试中遇到过也看别人遇到过值得单独列出来。5.1 测试用例不是越严越好科学计算里的“正确”不是绝对相等而是数值在合理误差范围内等价。很多评测脚本为了追求精确把容差设成1e-12看起来严格实际上会让正确实现因为浮点误差而失败。常见做法是使用np.allclose并根据题目量纲设置 atol 和 rtol。比如物理常量计算的题目不同库取常量的小数位数不同rtol 设成1e-8比较合理。如果设置过于严格拿到的通过率偏低这不是模型问题是度量工具问题。5.2 浮点与随机性造成的伪失败蒙特卡洛模拟、随机梯度下降、神经网络初始化、抽样估计这些任务天然带随机性。如果测试脚本没有固定随机种子即使模型代码完全正确两次运行结果也可能在数字上不一致。我见过最典型的案例一个概率统计题需要生成服从特定分布的样本并计算均值。模型写出标准采样算法但测试脚本里没有设置np.random.seed导致模型每次运行通过与否都不一样。这类问题在原始 SciCode 评测里容易被当作模型不稳定实际上只是随机种子没有控制好。另外不同机器上的 BLAS 实现也会影响线性代数结果。同一段代码在 OpenBLAS 下和 MKL 下可能最后一位不同。测试比较时如果不考虑这一点很容易误伤。5.3 输入输出规范与评测脚本不一致科学编码题目经常要求输出一个列表、字典或 NumPy 数组。模型可能计算过程全对只是输出格式少了一个表头、多了一个空格或者把float转成了str。如果评测脚本用字符串精确比对模型就会失败。这类问题不算能力缺陷但会反映在分数里。处理方式是在 prompt 里明确输出格式并给一个可运行的示例。如果题目本身没有定义输出格式那问题出在题目描述而不是模型。5.4 模型推理精度引入的偏差这也是为什么大家讨论 LLM 大模型精度问题时总绕不开 FP16、BF16、FP32。本地推理时如果显存不足很多人会启用量化。量化后的模型在常规代码生成上几乎无感但在科学编码任务里可能把某个边界判断、数值比较或条件分支输出搞错。评测时如果发现某个模型在本地量化版本的通过率明显低于 API 版本不要立即断定模型能力差。先用同一个模型的更高精度版本跑一遍排除推理精度造成的偏差。排查顺序应该是先确认同一模型在不同推理精度下表现一致再进入 benchmark 缺陷分析。6. 评估 LLM 科学编码能力时比分数更重要的几件事SciCode-Verified 最有价值的点不是给出一个新的 SOTA 分数而是示范了“如何认真对待一次评测”。对正在做 LLM 选型或者科研自动化评估的团队来说这个思路值得直接借鉴。如果你只关心最终选哪个模型分数表格当然有用。但如果你得把这个模型嵌入到实际的科研工具链中就得理解它在什么样的问题上会失败、为什么失败、能不能通过提示工程或工具调用修正。这些判断不能只靠一个通过率。6.1 细粒度错误分类我建议团队维护一份错误分类清单每个失败案例至少包含任务 ID、失败原因、样例代码、测试日志和修正建议。这样迭代时不是靠记忆判断模型“行不行”而是靠数据判断“哪个环节出了问题”。细粒度分类还有一个好处能帮你区分“模型完全不会”和“模型会但没表达对”。前者需要换更大的模型或做更多微调后者可能只需要改 prompt 或输出约束。两者成本完全不同。6.2 引入人类专家复核科学计算的正确性不能只看测试是否通过还要看数学上是否等价。有些测试用例本身可能不完整模型给出的解法效率更高但输出形式不同被判失败时其实很冤枉。这类情况需要具备相关背景的人类专家参与复核。如果你在评估某个医学统计或流体力学题目最好让领域内的研究者看一遍失败样本。他们能快速判断模型代码是不是在数学上成立而不只是依赖测试断言。6.3 把评测当作工具而不是裁判RAG、MCP、Agent 这类外部工具组合可以补足模型的信息检索和工具调用能力但它们不属于 SciCode 核心评估范围。评估科学编码能力时不要让外部工具混进去否则分不清是模型本身会科学编码还是工具碰巧补上了信息缺口。我个人的习惯是先用不接任何外部工具的原始模型跑一轮记录能力基线再接入 RAG 或 Agent 框架跑一轮对比提升来源。这样判断更干净也更容易定位问题。如果只是学习某个 benchmark默认配置通常够用如果要用评估结果做模型选型就要把测试用例、参考实现、评测脚本和运行环境提前整理清楚。踩过几次之后就会发现很多问题不是模型能力不够而是评测题目本身画错了线。最后留一个建议评估 LLM 科学编码能力时别只关心修正后的总分上去了多少。多看看哪些缺陷被修复了哪些模型在修复前后变化最大哪些失败原因完全不受修正影响。这些信息比一个孤立的分数更有复现价值也更能帮助团队判断模型真正擅长什么、短板在哪里。