字节开源最全代码大模型测评工具，一手教程来了！

文章主旨：

介绍 FullStack Bench 基准测试数据集和 Sandbox Fusion 工具，为评估代码生成模型的多语言、多场景能力提供全面解决方案。

关键要点：

• FullStack Bench 是一个多语言、多场景的代码基准测试数据集，专注于真实开发任务的评估。
• 数据集包含 3374 道中英文问题，覆盖 16 种编程语言，并通过深度人工注释与多模型投票机制保证质量。
• 数据集中问题设计参考 Stack Overflow 问题分布，贴近真实开发场景，涵盖 11 种主要应用领域。
• Sandbox Fusion 工具提供统一的 HTTP API，支持 23 种编程语言的代码评测，具有高效、安全的特点。
• FullStack Bench 数据集和 Sandbox Fusion 开源，支持开发者对代码生成模型的科学评估与深度实践。

内容结构：

• 引言：概述代码生成模型发展现状及评测数据集的局限性，提出 FullStack Bench 和 Sandbox Fusion 的解决方案。
• FullStack Bench 数据集：
  • 数据集设计：通过人工注释与多模型投票机制，确保问题多样性与挑战性。
  • 覆盖范围：3374 道问题，支持 16 种编程语言，关注真实开发场景中的多种领域。
  • 问题分布：基于 Stack Overflow 提取主流应用领域，保证领域标注的鲁棒性。
• Sandbox Fusion 工具：
  • 功能特点：支持多语言代码评测，覆盖复杂场景，提供统一 API 和容器化测试环境。
  • 使用指南：通过 Docker 部署和 Playground 在线体验，简化评估流程。
• 代码大模型表现评估：简要介绍部分代码生成模型在 FullStack Bench 数据集上的表现与评价。
• 总结与建议：强调 FullStack Bench 和 Sandbox Fusion 的应用价值，鼓励开发者尝试使用开源资源。

文章总结：

FullStack Bench 和 Sandbox Fusion 为代码生成模型的科学评估提供了高质量数据集和高效工具，极具实践和研究价值。

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