Android Bench 2.0：透過高難度的長程任務，突破疆界

我們首次推出 Android Bench 時，就為評估大型語言模型 (LLM) 如何協助開發人員處理實際 Android 工作，奠定了嚴謹的基礎。隨著 AI 模型和代理程式快速發展，我們不斷更新方法，例如將基準架構與 Harbor 架構對齊。今天我們發布了第一組長期任務 (LHT)，這些任務非常複雜，工程師需要多天甚至一週才能完成。我們也將推出代理評估功能，首先會評估相應模型供應商的代理。這項新增內容促成了 Android Bench 2.0 的誕生，這項重大升級旨在評估 AI 模型和代理程式，是否能解決您每天面臨的規模、模糊性和複雜多步驟問題。

從增量修正到長期工作

Android Bench 的第一個疊代版本，以及類似的早期 AI 程式碼編程基準，著重於現有存放區的增量變更，在許多情況下僅限於修正錯誤或較小的功能要求。這反映了當時的 AI 輔助功能，以及您的使用方式。

為持續協助您找到最適合開發工作流程的模型和程式設計代理程式，我們已提高評估標準，確保 AI 執行的工作符合您的要求。Android Bench 2.0 採用 LHT，反映出這些雄心勃勃的挑戰，包括升級依附元件、新增功能、從頭建構應用程式，或將跨平台應用程式轉換為 Android 應用程式。

複雜的任務需要更細緻的評估和評分

對於需要多天完成的工程工作，二元及格/不及格評分無法呈現全貌。

舉例來說，代理程式可能將 40 個畫面重構為 Jetpack Compose、設定資料庫表格，並通過 90% 的需求，但單一邊緣情況的斷言失敗。二元評分會將這次執行的評分設為 0%，導致模型架構功能遭到遮蔽。我們將改用持續評分機制，提供更有意義的信號，協助模型開發，並幫助您瞭解 AI 如何提供協助。

我們會綜合考量功能、視覺保真度和避免回歸等因素，計算這項完成率。如果違反評估指示或結構限制，我們也會套用客觀的評分處罰。查看更新後的排行榜，然後點選各模型的資訊卡檢視畫面，即可查看其他元素，例如通過率、完成率，以及每個模型和每項工作的平均費用。

LHT 的最高通過率約為 28%，遠低於基準中原始工作的 ~91%。

長期工作可發掘實用深入分析，供 AI 輔助功能使用

除了評估 AI 處理長時間執行工作的能力，LHT 資料集也有助於我們進一步瞭解受測模型的優缺點，並提供更實用的指引。

在各個模型層級中，AI 撰寫新程式碼的表現都比重構現有程式碼更好。重構和遷移會變得更加棘手，因為成功與否取決於架構複雜度，而非程式碼量。

模型在成熟的確定性轉換方面展現強大功能，例如將 Java 轉換為 Kotlin、將 Retrofit 換成 Ktor，或是導入 ViewModel 層。即使有超過 125 個檔案和 8,000 行程式碼，他們仍會持續套用這些模式。

不過，如果工作需要執行階段驗證 (例如缺少依附元件插入圖表)、涉及破壞性架構變更，或是遇到未發布程式庫的知識落差，模型就會難以處理。將跨平台應用程式移植到 Android 仍是一項公開挑戰，因為沒有任何模型能達到 100% 的通過率，而最先進的模型最多也只能達到 80% 的完成率。

隆重推出代理程式評估功能

為協助您進一步瞭解模型整合至代理式工作流程時的成效，我們在評估中加入了常用代理程式。我們首先會使用相應模型供應商的代理程式，對 LHT 執行新模型。舉例來說，我們在 Codex 上執行 GPT 5.6 Sol，在 Google Antigravity 上執行 Gemini 3.8 Flash。這項配對顯示安全帶設計如何對開發人員成果產生正面影響，因為我們發現提示快取和精簡工具視窗化可減少權杖。

我們日後會擴大這項功能，一併顯示各種模型和代理程式組合的結果，協助你找出最適合自己和團隊的組合。

我們投入資源進行這項評估，是因為您必須能夠使用所選的代理程式和模型進行 Android 開發。我們會在接下來幾週內分享更多資訊。

新增模型

此外，我們也會持續擴大排行榜，確保您能取得最新資料，做出最合適的開發決策。我們新增了 Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.7 Flash、OpenAI 的 GPT-6、Anthropic 的 Fable 5.1、Kimi K3 和 Qwen 3.8 Max，其中 OpenAI 的 GPT-6 Astra 以 28% 的通過率位居榜首。

展望未來

Android Bench 2.0 提供穩固的環境，可評估 Android 開發作業的 AI。我們結合了長期任務、多模態評估、代理程式和持續評分機制，希望協助 AI 研究團隊打造更強大、可靠的 AI 程式碼編寫夥伴，並讓您更清楚瞭解 AI 開發選項。

請參閱更新版排行榜和更新版方法。您的意見直接影響 Android Bench 的發展，因此請繼續透過 GitHub 和 X、LinkedIn 等社群管道與我們分享意見。