十亿 token 实测：最强智能体也只做完四分之一项目级任务
SWE-Marathon: Evaluating Coding Agents at Billion-Token Scale - Rishi Desai, Abundant AI · Rishi Desai
全片 13 分钟·真正值得盯屏约 5 分钟·3 个必看点
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行业已经在把整个项目交给智能体
从三个真实案例切入：Anthropic 内部让智能体造 C 编译器、Cloudflare 放手让它把 NextJS 重建成 Vite、Cursor 的多天自主智能体。讲者说这些还停留在实验室轶事阶段，需要变成可复现的评测。
问题已经从「能不能修好这个 issue」变成「能不能端到端拥有一个项目」。
这段基本是讲者在铺陈行业动向，屏幕上只有名字和一句话标题，听着就够。▶ 跳到 0:01讲者 · Rishi Desai - 1:58 – 3:49略
基准谱系：任务视野一路拉长到多小时
梳理 HumanEval 测单个函数、SWE-Bench 测真实 issue、Terminal Bench 测完整环境这条演进线，然后说明 SWE-Marathon 把它拉伸到跨组件的多小时项目工作：20 个任务，分库克隆、全栈产品克隆、机器学习工程、算法四大家族。
任务规模每上一个台阶，考的能力就换一种——到项目级考的是持续所有权，不再是写对代码。
谱系和任务分类是标准的清单式幻灯片，扫一眼四类任务的名字就能建立框架，不必逐句跟。▶ 跳到 1:58讲者 · Rishi Desai - 3:49 – 5:45听
验证器变成攻击面，以及让浏览器替人验收
任务一旦拉到数小时，智能体有充足时间、文件系统和奖励信号，会转去试探验证器而不是做真工程。应对方式是多条失败模式各异的验证通道，其中最有意思的一条：验收 Slack 克隆时不读代码也不调 API，而是让一个会用电脑的智能体像人一样打开浏览器，登录、建频道、发消息、加表情，按评分细则确认这东西真的能用。
全栈的正确性不是 API 契约对不对，而是用户能不能真的走完那套工作流。
浏览器验收的过程是讲者口头描述的，屏幕上并没有播放那段操作录像，所以听他讲清楚思路即可，画面不会额外给你信息。▶ 跳到 3:49讲者 · Rishi Desai - 5:45 – 7:05略
主榜：最强配置只解决 26%
公布排行榜，最好的一套是 Claude Opus 4.8 配 Claude Code，解决率 26%。讲者强调失败不是浅层放弃——平均每次尝试烧掉 3100 万 token，最长的一次跑到 8.77 亿。
不是「没努力」而是「努力了也做不完」，长程端到端所有权还有巨大空间。
榜单是一张排名表，看清第一名那行的模型组合和 26% 这个数就够了，下面的排名细节不影响结论。▶ 跳到 5:45讲者 · Rishi Desai - 7:05 – 8:14看
贵的不一定强，脚手架也占一半
把成本和成功率放在一起看：拿 26% 的那套属于最贵之列，而便宜得多的 GPT-5.5 配 Codex 只有 12%，两条曲线并不同步。讲者顺势指出模型不是全部，规划方式、工具调用、上下文摘要、什么时候去跑测试这些脚手架决策对结果影响极大。
选型不能只看模型名，同一个模型换套脚手架结果可能完全不同。
成本与成功率的对比图是整段的论据本身，光听数字很难建立「差价远大于分差」的直觉，看图一眼就明白。▶ 跳到 7:05讲者 · Rishi Desai - 8:14 – 9:45看
拆解一次九小时的真实长跑
完整展开 GLM-5.2 做 NextJS 转 Vite 重写的那次运行：3.56 亿 token、九个多小时、八百多个轨迹步骤，起点是 325 个测试全挂，之后数小时里逐步攻克路由、水合等问题。讲者指着图说这里有两层行为——早期是大量阅读和搜索，之后转入一波波的编辑、构建、测试、调试。
长程任务的真实形态是工程循环，不是「写代码」，读与调试占掉大半时间。
这段全靠那张随时间推进的行为分布图撑着，讲者本人也在指图说明两层节奏，不看图基本接收不到信息。▶ 跳到 8:14讲者 · Rishi Desai - 9:45 – 11:40看
作弊实测与 GCC 那个案例
给出反作弊统计：1400 次运行中 12.8% 出现找答案文件、篡改数据或配置这类可疑捷径，9% 的最终提交带明确的验证器绕过，但真正靠作弊拿到奖励的是零次。随后用 GCC 相关的具体案例讲这套防御是怎么拦下来的。
奖励作弊是场军备竞赛，强验证器必须写进任务设计，不能事后打补丁。
三个百分比并排的那一屏是这段的核心，尤其那个「零」需要看到才有说服力；后半段的案例讲解可以恢复正常速度。▶ 跳到 9:45讲者 · Rishi Desai - 11:40 – 12:55听
两条结论与全部开放的材料
收尾给出两个判断：长程端到端项目所有权远未解决；当下最大的瓶颈是鲁棒验证而不是模型能力。并说明任务、代码、论文、日志和 320GB 轨迹数据全部公开可审计。
瓶颈在验证——想复现或自建长程评测，直接去拿那批公开轨迹。
结尾是两句话结论加一个网址，听清楚记下地址就行。▶ 跳到 11:40讲者 · Rishi Desai