AnswersPublished18 sources
TianxiCode Lenovo Mendahului Papan Pendahulu SWE-bench-Live Lite
TianxiCode, rangka kerja ejen pengekodan Lenovo yang menggunakan DeepSeek V4.1 Flash, menyelesaikan 213 daripada 300 tugasan dan mencatat skor disahkan 71% pada papan pendahulu 8 Oktober 2026. SWE bench Live menguji keupayaan sistem AI membaiki isu daripada projek GitHub sebenar; keputusan ini mengukur gabungan mode...
Diterbitkan olehDisunting dengan GPT-6 LunaImej dijana dengan GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- TianxiCode, rangka kerja ejen pengekodan Lenovo yang menggunakan DeepSeek V4.1 Flash, menyelesaikan 213 daripada 300 tugasan dan mencatat skor disahkan 71% pada papan pendahulu 8 Oktober 2026.
- SWE bench Live menguji keupayaan sistem AI membaiki isu daripada projek GitHub sebenar; keputusan ini mengukur gabungan model dan rangka kerja, bukan DeepSeek sahaja.
- Pengesahan rasmi merangkumi semakan jejak penuh operasi ejen serta keadaan penilaian untuk mengesan kemungkinan kebocoran jawapan, ujian atau hasil.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Lenovo’s Tianxi AI team achieve with its in-house TianxiCode coding-agent framework running DeepSeek-V4.1-Flash on SWE-bench-Live L. Article summary: Lenovo’s Tianxi AI team reportedly took first place on SWE-bench-Live Lite with its in-house TianxiCode agent framework running DeepSeek-V4.1-Flash, achieving an officially verified 71% resolution rate; QbitAI reported t. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Pasukan Tianxi AI Lenovo meraih tempat pertama pada papan SWE-bench-Live Lite dengan TianxiCode, rangka kerja ejen pengekodan yang dibangunkan sendiri, menggunakan DeepSeek-V4.1-Flash. Catatan papan pendahulu bertarikh 8 Oktober 2026 itu menunjukkan kadar penyelesaian 71.0% daripada 300 tugasan — bersamaan 213 tugasan — dan berstatus Verified. Namun, jurang dengan penyertaan disahkan seterusnya kecil, sekitar 0.67 mata peratusan. 2
16
Keputusan ini menonjol, tetapi skopnya perlu jelas: ia hanya untuk papan Lite, bukan bukti bahawa sistem itu mendahului papan penuh atau papan berbilang bahasa. QbitAI melaporkan keputusan tersebut pada 9 Oktober, manakala Pandaily membuat liputan pada 10 Oktober. 5
19
44
Apakah yang diukur oleh skor 71%?
SWE-bench-Live menilai sama ada sistem AI boleh menangani isu perisian daripada projek GitHub sebenar dengan menghasilkan tampalan kod yang menyelesaikan masalah. Jadi, penilaian ini menguji aliran kerja membaiki isu, bukan sekadar melengkapkan kod atau menjana cebisan kod secara berasingan. 5
19
Bagi penyertaan ini, papan pendahulu menyenaraikan TianxiCode bersama DeepSeek-V4.1-Flash. Laporan menyatakan model itu mengendalikan pemahaman dan penaakulan kod, manakala TianxiCode menyediakan aliran kerja kejuruteraan serta penggunaan alat. Maka, skor tersebut mencerminkan prestasi kedua-duanya sebagai satu sistem; ia tidak mengasingkan sumbangan model daripada sumbangan rangka kerja. 6
16
Apa makna status “Verified”?
Menurut laporan QbitAI, semakan Verified SWE-bench-Live memerlukan peserta menyerahkan jejak penuh operasi ejen. Pihak penilai turut memeriksa input penilaian dan pengasingan maklumat untuk mengesan kemungkinan kebocoran jawapan rujukan, kes ujian atau keputusan kepada sistem. Penyertaan TianxiCode lulus semakan itu. 5
Proses tersebut memberi maklumat tambahan tentang penilaian berbanding skor yang belum disemak. Namun, ia bukan bukti bahawa sistem akan menunjukkan prestasi yang sama dalam semua keadaan dunia sebenar: keputusan yang dilaporkan tetap terikat pada pecahan Lite dan tugasan penanda arasnya. 5
16
Peranan rangka kerja — dan batas bukti yang ada
Laporan menggambarkan TianxiCode sebagai rangka kerja yang menyokong pencarian berbilang langkah merentas fail, perancangan kendiri dengan beberapa panggilan alat, serta penghasilan tampalan secara berulang dengan pembetulan berpandukan ujian. Keupayaan ini diterangkan bersama keputusan penanda aras, tetapi bukan ukuran berasingan tentang sumbangan setiap ciri kepada skor 71%. 9
15
Keputusan itu selari dengan pandangan bahawa aliran kerja dan alatan ejen boleh memainkan peranan penting dalam penanda aras pengekodan, selain model asas. Tetapi ia tidak membuktikan bahawa model kelas Flash lebih cekap kos, mengukur sebarang penjimatan atau menunjukkan prestasi TianxiCode dengan model lain. Laporan yang tersedia juga tidak memberikan jadual integrasi khusus atau nama produk bagi rancangan penggunaan Lenovo yang lebih luas. 5
6
Kesimpulannya
TianxiCode dan DeepSeek-V4.1-Flash mencatat keputusan kukuh yang disemak secara rasmi pada SWE-bench-Live Lite: 213 daripada 300 tugasan diselesaikan, sekali gus menduduki tempat pertama pada papan pendahulu 8 Oktober. Kesimpulan paling tepat juga yang paling terhad: gabungan model dan ejen ini mendahului papan Lite ketika itu. Dakwaan tentang kepimpinan pada penanda aras yang lebih luas, kos sebenar atau penggunaan dalam produk dunia nyata belum dibuktikan oleh skor tersebut.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "TianxiCode Lenovo Mendahului Papan Pendahulu SWE-bench-Live Lite"?
TianxiCode, rangka kerja ejen pengekodan Lenovo yang menggunakan DeepSeek V4.1 Flash, menyelesaikan 213 daripada 300 tugasan dan mencatat skor disahkan 71% pada papan pendahulu 8 Oktober 2026.
What are the key points to validate first?
TianxiCode, rangka kerja ejen pengekodan Lenovo yang menggunakan DeepSeek V4.1 Flash, menyelesaikan 213 daripada 300 tugasan dan mencatat skor disahkan 71% pada papan pendahulu 8 Oktober 2026. SWE bench Live menguji keupayaan sistem AI membaiki isu daripada projek GitHub sebenar; keputusan ini mengukur gabungan model dan rangka kerja, bukan DeepSeek sahaja.
What should I do next in practice?
Pengesahan rasmi merangkumi semakan jejak penuh operasi ejen serta keadaan penilaian untuk mengesan kemungkinan kebocoran jawapan, ujian atau hasil.
Sources
forck.liveWeek 41, 2026 · AI lab announcements, 5–11 October 2026
swe-bench-live.github.ioSWE-bench-Live Leaderboard
qbitai.com联想天禧自研代码智能体TianxiCode斩获SWE-bench-Live全球第一
pandaily.comLenovo's TianxiCode Agent and DeepSeek-V4.1-Flash Top SWE-bench-Live Lite at 71%, Verified
x.comx.com › thePandaily › articleLenovo's TianxiCode Agent and DeepSeek-V4.1-Flash Top...