Android Bench 2.0: Mở rộng giới hạn với các tác vụ khó khăn trong thời gian dài

Khi mới ra mắt Android Bench, chúng tôi đã xây dựng một nền tảng vững chắc để đánh giá cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hỗ trợ nhà phát triển trong các tác vụ thực tế trên Android. Khi các mô hình và tác nhân AI phát triển nhanh chóng, chúng tôi đã cập nhật phương pháp của mình, chẳng hạn như điều chỉnh khung điểm chuẩn cho phù hợp với khung Harbor. Hôm nay, chúng tôi sẽ phát hành nhóm nhiệm vụ dài hạn (LHT) đầu tiên. Đây là những nhiệm vụ có độ phức tạp cao mà một kỹ sư phải mất nhiều ngày hoặc thậm chí cả tuần để hoàn thành. Chúng tôi cũng sẽ ra mắt tính năng đánh giá dựa trên tác nhân, bắt đầu với các tác nhân của nhà cung cấp mô hình tương ứng. Việc bổ sung này giúp chúng tôi ra mắt Android Bench 2.0 – một bản nâng cấp lớn được thiết kế để đánh giá các mô hình và tác nhân AI dựa trên quy mô, mức độ mơ hồ và khả năng giải quyết vấn đề phức tạp gồm nhiều bước mà bạn phải đối mặt hằng ngày.

Từ các bản sửa lỗi gia tăng cho đến các nhiệm vụ dài hạn

Lần lặp lại đầu tiên của Android Bench, cùng với các điểm chuẩn mã hoá AI ban đầu tương tự, tập trung vào những thay đổi gia tăng đối với các kho lưu trữ hiện có, trong nhiều trường hợp chỉ giới hạn ở việc sửa lỗi hoặc các yêu cầu nhỏ hơn về tính năng. Điều này phản ánh khả năng của trợ lý AI tại thời điểm đó, cũng như cách bạn sử dụng trợ lý này.

Để tiếp tục giúp bạn tìm thấy các mô hình và tác nhân lập trình phù hợp nhất với quy trình phát triển của mình, chúng tôi đã nâng cao tiêu chuẩn đánh giá để phù hợp với công việc mà bạn giao cho AI. Android Bench 2.0 phản ánh những thách thức đầy tham vọng này bằng các LHT, bao gồm việc nâng cấp các phần phụ thuộc, thêm tính năng mới, xây dựng ứng dụng từ đầu hoặc chuyển đổi một ứng dụng nhiều nền tảng sang Android.

Các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi phải đánh giá và tính điểm tinh tế hơn

Đối với các nhiệm vụ kỹ thuật kéo dài nhiều ngày, việc chấm điểm chỉ có đạt hoặc không đạt sẽ không thể hiện được toàn bộ bức tranh.

Ví dụ: một tác nhân có thể tái cấu trúc 40 màn hình thành Jetpack Compose, thiết lập các bảng cơ sở dữ liệu và đáp ứng 90% yêu cầu, nhưng không đáp ứng được một câu khẳng định trường hợp biên duy nhất. Tỷ lệ tính điểm nhị phân cho lần chạy này là 0%, che khuất khả năng về cấu trúc của mô hình. Chúng tôi đang chuyển sang phương pháp tính điểm liên tục để cung cấp tín hiệu có ý nghĩa hơn, cả cho việc phát triển mô hình và để bạn hiểu rõ cách AI có thể giúp bạn.

Chúng tôi tính toán tỷ lệ hoàn thành này thông qua sự kết hợp của nhiều yếu tố như chức năng, độ trung thực về hình ảnh và tránh hồi quy. Chúng tôi cũng áp dụng các mức phạt dựa trên điểm số khách quan đối với những trường hợp sai lệch so với hướng dẫn đánh giá hoặc các ràng buộc về cấu trúc. Hãy xem bảng xếp hạng mới cập nhật và nhấp vào chế độ xem thẻ của từng mô hình để xem các phần tử bổ sung như tỷ lệ vượt qua, tỷ lệ hoàn thành và chi phí trung bình cho mỗi mô hình và mỗi nhiệm vụ.
 

Tỷ lệ vượt qua cao nhất cho LHT là khoảng 28%, thấp hơn nhiều so với khoảng 91% cho các nhiệm vụ ban đầu trong điểm chuẩn.

Các tác vụ dài hạn sẽ giúp khám phá thông tin chi tiết hữu ích cho trợ lý AI

Ngoài việc đo lường mức độ hiệu quả của AI trong việc xử lý các tác vụ kéo dài, tập dữ liệu LHT còn giúp chúng tôi tìm hiểu thêm về điểm mạnh và điểm yếu của các mô hình được kiểm thử, đồng thời cung cấp cho bạn hướng dẫn thiết thực hơn.

Trong các cấp mô hình, AI làm tốt hơn việc viết mã mới thay vì tái cấu trúc mã hiện có. Việc tái cấu trúc và di chuyển trở nên khó khăn hơn vì thành công phụ thuộc vào độ phức tạp của cấu trúc chứ không phải số lượng mã.

Các mô hình cho thấy khả năng mạnh mẽ đối với các hoạt động chuyển đổi có tính xác định và được thiết lập tốt, chẳng hạn như chuyển đổi Java sang Kotlin, thay thế Retrofit bằng Ktor hoặc giới thiệu một lớp ViewModel. Họ áp dụng các mẫu này một cách nhất quán, ngay cả trên hơn 125 tệp và hơn 8.000 dòng mã.

Tuy nhiên, các mô hình gặp khó khăn khi các tác vụ yêu cầu xác thực thời gian chạy (chẳng hạn như thiếu biểu đồ chèn phần phụ thuộc), liên quan đến việc phá vỡ các thay đổi về khung hoặc gặp phải những thiếu hụt về kiến thức với các thư viện chưa phát hành. Việc chuyển các ứng dụng nhiều nền tảng sang Android vẫn là một thách thức chưa có lời giải – không có mô hình nào đạt tỷ lệ thành công 100% và các mô hình tiên phong đạt tỷ lệ hoàn thành tối đa là 80%.

Giới thiệu về tính năng đánh giá tác nhân

Để giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu suất của các mô hình khi được tích hợp vào quy trình công việc dựa trên tác nhân, chúng tôi sẽ thêm các tác nhân thường dùng vào quy trình đánh giá. Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách chạy các mô hình mới dựa trên LHT có các tác nhân của nhà cung cấp mô hình tương ứng. Ví dụ: chúng tôi đã chạy GPT 5.6 Sol trên Codex và Gemini 3.8 Flash trên Google Antigravity. Việc kết hợp này cho thấy thiết kế harness ảnh hưởng tích cực đến kết quả của nhà phát triển, vì chúng ta đã thấy việc lưu vào bộ nhớ đệm nhanh và tạo cửa sổ công cụ nhỏ gọn có thể giúp giảm số lượng mã thông báo.

Trong tương lai, chúng tôi sẽ mở rộng tính năng này bằng cách làm nổi bật kết quả của nhiều tổ hợp mô hình và tác nhân, nhằm giúp bạn khám phá những tổ hợp phù hợp nhất với bạn và nhóm của bạn.

Chúng tôi đầu tư vào hoạt động đo lường này vì bạn cần có thể sử dụng tác nhân và mô hình mà bạn chọn để phát triển trên Android. Chúng tôi sẽ chia sẻ thêm thông tin với bạn trong những tuần tới.

Đã thêm mô hình mới

Ngoài ra, chúng tôi sẽ tiếp tục mở rộng bảng xếp hạng để đảm bảo bạn có dữ liệu mới nhất cho các quyết định phát triển của mình. Chúng tôi đã thêm Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, GPT-6 của OpenAI, Fable 5.1 của Anthropic, Kimi K3 và Qwen 3.8 Max, trong đó GPT-6 Astra của OpenAI đứng đầu với tỷ lệ vượt qua là 28%.

Trong tương lai

Android Bench 2.0 mang đến một môi trường mạnh mẽ để đo lường AI cho hoạt động phát triển Android. Bằng cách kết hợp các tác vụ dài hạn, đánh giá đa phương thức, các tác nhân và tính điểm liên tục, chúng tôi hy vọng sẽ giúp các nhóm nghiên cứu AI xây dựng được những đối tác lập trình AI đáng tin cậy và có năng lực hơn, đồng thời cung cấp cho bạn thông tin minh bạch hơn về các lựa chọn phát triển AI.

Hãy xem bảng xếp hạng mới cập nhật cùng với phương pháp mới cập nhật. Ý kiến phản hồi của bạn sẽ trực tiếp định hình cách chúng tôi phát triển Android Bench. Vì vậy, vui lòng tiếp tục chia sẻ ý kiến phản hồi của bạn với chúng tôi trên GitHub cũng như các kênh mạng xã hội của chúng tôi như X và LinkedIn.