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LLM Stats

MBPP

MBPP 观察模型能否把简短自然语言需求转换成可运行的 Python 程序。比较成绩前,须确认任务划分以及提示中是否提供测试。

对应原始 Mostly Basic Python Problems。原版与 sanitized 子集的成员不同;MBPP+ 与 EvalPlus 变体不套用本导读。

基础 Python 编程任务

原数据集包含 974 道众包题,面向入门级编程能力。题目涉及短程序、编程基础和标准库使用;每条发布记录包含文字描述、参考代码和三个测试。

Program Synthesis with Large Language Models · MBPP methods and analysis · Google Research MBPP · Dataset files, splits and prompts

使用明确的测试划分

官方划分将任务 ID 11–510 用于测试,其他 ID 分别用于提示、验证或训练;另有人工检查的 sanitized 文件。对全部可用题目跑分,并不自动等于论文测试协议。

Google Research MBPP · Dataset files, splits and prompts

通过测试与多候选生成

论文通过测试检查生成的 Python,并研究大量采样候选的情况。应报告允许生成多少候选、怎样选出最终程序;多次尝试后找到答案,与一次作答可靠性不同。

Program Synthesis with Large Language Models · MBPP methods and analysis

示例会改变任务条件

参考设置使用少样本示例,论文也研究提示示例与可见测试的影响。比较模型时应固定这些输入;提供断言会比单纯文字需求增加信息。

Google Research MBPP · Dataset files, splits and prompts · Program Synthesis with Large Language Models · MBPP methods and analysis

三个测试不覆盖所有情况

论文记录了程序迎合断言的情况,也研究了对含糊题目的修订。应进一步查看失败和边界输入,不能把通过测试等同于完全正确;短任务对跨文件工程能力的说明有限。

Program Synthesis with Large Language Models · MBPP methods and analysis

数据来源与署名:LLM Stats

已收录的评测资料

这条来源记录收录了 33 条数值成绩。来源区分了 33 个模型身份或配置。同一模型可能有多条记录;比较前请核对具体版本、工具和运行预算。 查看成绩及逐条证据 →

指标方向
数值越高越好

从这些资料开始

引用文档及日期(1)

目录采集于 2026-08-17,资料入口与字段反映当时保存的来源。

关注度快照

观测日期:2026-10-13

Hugging Face 论文点赞
5

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这是注明日期的关注度观测,不是实时计数或评测分数。

评测信息与证据

来源
LLM Stats
发布者
未收录
评测发布日期
2021-08-16
采集日期
2026-08-17
模态
text

本站保留来源报告的结果,不代表独立复测。请先核对任务版本、评测协议、分数单位和报告日期;不同运行条件不能直接合并为统一排名。

报告成绩 33

按来源中的观察顺序展示,顺序不代表排名。日期保留原始精度。

模型数值单位协议报告日期与口径来源
Sarvam-30B0.927未收录未收录2026-03-06 · model_announcementLLM Stats
Llama-3.3 Nemotron Super 49B v10.913未收录未收录2025-03-18 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5-Coder 32B Instruct0.902未收录未收录2024-09-19 · model_announcementLLM Stats
MiniCPM-SALA0.8911未收录未收录2026-02-11 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5 72B Instruct0.882未收录未收录2024-09-19 · model_announcementLLM Stats
Llama 3.1 Nemotron Nano 8B V10.846未收录未收录2025-03-18 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5 VL 32B Instruct0.84未收录未收录2025-02-28 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5 32B Instruct0.84未收录未收录2024-09-19 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5-Coder 7B Instruct0.835未收录未收录2024-09-19 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5 14B Instruct0.82未收录未收录2024-09-19 · model_announcementLLM Stats
Qwen3 235B A22B0.814未收录未收录2025-04-29 · model_announcementLLM Stats
Phi-3.5-MoE-instruct0.808未收录未收录2024-08-23 · model_announcementLLM Stats
Qwen2 72B Instruct0.802未收录未收录2024-07-23 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5 7B Instruct0.792未收录未收录2024-09-19 · model_announcementLLM Stats
Codestral-22B0.782未收录未收录2024-05-29 · model_announcementLLM Stats
Llama 4 Maverick0.776未收录未收录2025-04-05 · model_announcementLLM Stats
Gemini Diffusion0.76未收录未收录2025-05-20 · model_announcementLLM Stats
Mistral Small 3.1 24B Instruct0.7471未收录未收录2025-03-17 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3 27B0.744未收录未收录2025-03-12 · model_announcementLLM Stats
Qwen2.5-Omni-7B0.732未收录未收录2025-03-27 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3 12B0.73未收录未收录2025-03-12 · model_announcementLLM Stats
Mistral Small 3 24B Base0.6964未收录未收录2025-01-30 · model_announcementLLM Stats
Phi-3.5-mini-instruct0.696未收录未收录2024-08-23 · model_announcementLLM Stats
Llama 4 Scout0.678未收录未收录2025-04-05 · model_announcementLLM Stats
Qwen2 7B Instruct0.672未收录未收录2024-07-23 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3n E4B Instructed0.636未收录未收录2025-06-26 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3n E4B Instructed LiteRT Preview0.636未收录未收录2025-05-20 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3 4B0.632未收录未收录2025-03-12 · model_announcementLLM Stats
Gemma 2 27B0.626未收录未收录2024-06-27 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3n E2B Instructed0.566未收录未收录2025-06-26 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3n E2B Instructed LiteRT (Preview)0.566未收录未收录2025-05-20 · model_announcementLLM Stats
Gemma 2 9B0.524未收录未收录2024-06-27 · model_announcementLLM Stats
Gemma 3 1B0.352未收录未收录2025-03-12 · model_announcementLLM Stats

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