
Collinear AI 发布 CWE-bench v2,公开 100 项安全漏洞任务
来源标题:CWE-bench v2: More coverage, quality, and transparency
Collinear AI 发布 CWE-bench v2,公开 100 项可复现的安全漏洞发现与修复任务,供任何人评测前沿模型的网络安全能力。该基准沿用此前设置:智能体拿到真实开源仓库和简短指令,在不破坏现有功能的前提下定位并修复安全弱点,评分完全程序化、结果确定。评测检查经 LLM 评审小组校准以兼顾难度与公平,官方还保留一套未公开任务用于持续跟踪进展。
以下正文由 AI 翻译自 Hugging Face Blog(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。
CWE-bench v2:更广覆盖、更高质量、更透明
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CWE-bench v2:更广覆盖、更高质量、更透明
已发布
2026年11月3日
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:last-child]:mb-0"> 结果
从 Hub 运行
CWE-bench 旨在测试前沿网络能力的极限。在 Collinear AI 持续拓展边界的过程中,CWE-bench v2 公开了一套包含 100 个任务的集合,任何人都可以运行并评估自己的模型。设置与之前相同。Agent 会获取一个真实开源仓库的检出,并收到一段简短指令,目标是在不破坏现有功能的前提下发现并修复一个安全弱点。评分完全程序化,因此结果是确定性的,任何人都可以复现,且无需额外成本。我们所有的程序化检查都是在 LLM 评审小组的帮助下精心策划的,使其朝着难度与公平性的方向调整。我们还维护了一个留出集,以便持续跟踪模型从未见过的任务上的进展。要在留出集上评估你的模型,请联系 cyber@collinear.ai。
我们的目标是做到穷尽。防御者必须预判攻击者可能的入侵方式,并且每一次都要做对。这 100 个任务覆盖 91 种不同的 CWE,横跨广泛的漏洞类别。在这里表现良好的模型必须理解潜在攻击者可以利用的多个弱点面。仅仅识别熟悉的模式是不够的。
作为我们持续改进质量的细致努力的一部分,我们对每个任务都检查了以下问题是否成立:
每个任务还经过了人工审查。开源该集合也是改进质量同一努力的一部分。我们欢迎对任何任务的反馈,以及对公开集合的贡献。
结果
结果在 Hub 上的两个地方跟踪。CWE-bench 数据集页面上的排行榜覆盖开放权重模型,并会自动更新:实验室和社区通过在模型仓库上提交带有结果文件的 PR 来添加结果(如何操作)。如需完整对比,包括仅 API 的模型如 Gemini、Claude 和 GPT,请参见 CWE-bench 排行榜 Space,新模型通过在该 Space 上提交 PR 来添加。
开放权重模型,来自数据集页面:
所有已评估模型,包括仅 API 的模型:
在已评估的 11 个模型中,Gemini 4 Argon 以 67.8% pass@1 和 81.0% pass@4 领先,略高于 Claude Opus 5.5(67.3% pass@1,78.0% pass@4)。95 个任务至少被一个模型解决,这表明这些任务确实可解。然而,即使是领先者在每次尝试中也会失败 19% 的集合,因此长尾远未解决。公开集合、评分器和测试框架都是开放的。运行你的模型,告诉我们它处于什么位置。
在成本方面,DeepSeek V4.1 Flash(1017)、Claude Opus 5.5 和 Gemini 4 Argon 构成了帕累托前沿:DeepSeek 以每次 rollout 0.04 美元达到 57.0% pass@1,Opus 以 1.83 美元增加十个点,Gemini 以 3.92 美元略微领先。
从 Hub 运行
每个任务都是一个自包含的 Harbor 任务(一个 Docker 化环境、一条指令和一个确定性验证器),数据集附带一个 registry.json。因此,Harbor 可以直接从 Hugging Face 仓库运行整个基准测试,无需你自己克隆任何东西:
harbor run --repo "https://huggingface.co/datasets/collinear-ai/cwe-bench" -d cwe-bench@2.0 -k 4
--agent <agent> --model <model> --env docker
--allow-agent-host <model API host>
-k 4 表示每个任务运行 4 次尝试,报告的分数是所有 400 次试验的平均奖励。数据集是门控的:请先在数据集页面上接受其访问条件。Harbor 使用 git 获取任务,因此还需将你的 HF token 保存到 git 的凭据助手中一次:
hf auth login --token $HF_TOKEN --add-to-git-credential
这些任务还被标记为 rl-environment:相同的环境和验证器可以为训练防御性 Agent 提供奖励,而不仅仅是评估它们。
本文提到的数据集 1
collinear-ai/cwe-bench
基准 • 约 8 小时前更新 • 100 • 75 • 5
本文提到的 Space 1
运行中
2
CWE-bench 排行榜
🛡
2
CWE-bench v2 公开集合排行榜
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