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A onda do Datacurve com o DeepSWE de código aberto é bastante sólida, cobrindo cinco idiomas, com uma profundidade média de resposta de 668 linhas, e o framework Mini-SWE-Agent também foi lançado, o que permitirá medir a capacidade de código de grandes modelos no futuro.
A referência inclui 113 tarefas, abrangendo cinco linguagens: TypeScript, Go, Python, JavaScript e Rust, com uma média de 668 linhas de solução de referência.
As instruções de sugestão têm uma média de 2158 caracteres, enfatizando raciocínio profundo sob instruções extremamente simples.
O teste utiliza a estrutura de código aberto Mini-SWE-Agent, garantindo objetividade.
A taxa de sucesso do GPT-5.5 é de 70%, enquanto o GPT-5.4 e o Claude-opus-4.7 têm 56% e 54%, respetivamente.