FullStack Bench是字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准，专注于全栈编程和多语言编程能力评估。FullStack Bench覆盖超过11种真实编程场景，包含3374个问题，涉及16种编程语言，能更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。FullStack Bench基于模拟真实编程应用领域，提供一个全面、多领域的评估平台，有助于推动代码智能技术的进步。
FullStack Bench的主要功能全面评估：FullStack Bench能评估大型语言模型（LLMs）在多种真实编程场景下的能力，包括基础编程、数据科学、机器学习等多个领域。多语言支持：覆盖16种广泛使用的编程语言，让评估结果更具普遍性和实用性。实际应用场景模拟：基于从Stack Overflow等社区抽取问题，模拟真实世界编程问题，确保评估的相关性和实际应用价值。代码质量控制：每个问题都包括题目描述、参考解决方案和单元测试用例，确保评估的准确性和可靠性。FullStack Bench的技术原理数据集构建：分析Stack Overflow等技术社区的问题分布，提炼出常见的真实编程应用领域，构建包含多个问题的数据集。人工注释与验证：基于人工注释和验证流程，确保每个问题的质量，包括问题描述的准确性和参考解决方案的正确性。单元测试用例：为每个问题设计单元测试用例，用自动化的方式验证模型生成的代码是否符合预期。多语言编程能力评估：基于设计真实世界的指令和相应的单元测试用例，评估模型在不同编程语言下的表现。沙盒执行环境：用SandboxFusion沙盒执行工具，支持多种编程语言和包，为代码执行提供安全和隔离的环境。FullStack Bench的项目地址GitHub仓库：https://github.com/bytedance/FullStackBenchHuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/ByteDance/FullStackBencharXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.00535FullStack Bench的应用场景代码智能评估：用FullStack Bench测试和评估大型语言模型在代码生成、理解和调试任务上的性能。教育和培训：用数据集中的真实编程问题作为教学案例，帮助学生理解编程概念和实践编程技能。研究和开发：为研究人员提供标准化的测试平台，实验和改进代码相关的AI技术。软件开发测试：在软件开发周期中用FullStack Bench自动化测试代码质量，提前发现潜在的缺陷。多语言编程能力评估：评估开发者在不同编程语言上的熟练程度，作为技术招聘和职业发展的一部分。 
