AnswersPublished18 sources
TianxiCode, SWE-bench-Live Lite sıralamasında ilk sıraya çıktı
Lenovo’nun TianxiCode çerçevesi, DeepSeek V4.1 Flash ile SWE bench Live Lite’taki 300 görevin 213’ünü çözdü ve 8 Ekim 2026 tarihli tabloda doğrulanmış yüzde 71’lik skorla ilk sıraya yerleşti. Gerçek GitHub projelerinden alınan yazılım sorunlarını yamalarla çözmeyi ölçen bu değerlendirmedeki sonuç, yalnızca modelin d...
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- Lenovo’nun TianxiCode çerçevesi, DeepSeek V4.1 Flash ile SWE bench Live Lite’taki 300 görevin 213’ünü çözdü ve 8 Ekim 2026 tarihli tabloda doğrulanmış yüzde 71’lik skorla ilk sıraya yerleşti.
- Gerçek GitHub projelerinden alınan yazılım sorunlarını yamalarla çözmeyi ölçen bu değerlendirmedeki sonuç, yalnızca modelin değil, model ile kodlama ajanı çerçevesinin ortak performansını yansıtıyor.
- Resmî doğrulama sürecinde ajanların çalışma kayıtları ve değerlendirme koşulları inceleniyor; ancak bu skor, sistemin tüm benchmark bölümlerinde veya gerçek dünyadaki her kullanımda lider olduğunu göstermiyor.
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
Lenovo’nun Tianxi AI ekibi, kendi geliştirdiği kodlama ajanı çerçevesi TianxiCode’u DeepSeek-V4.1-Flash ile birlikte kullanarak SWE-bench-Live Lite tablosunda ilk sıraya çıktı. 8 Ekim 2026 tarihli liderlik tablosunda sistem, 300 görevin 213’ünü çözüp yüzde 71,0 başarı oranına ulaştı ve “Verified” olarak işaretlendi. Bir sonraki doğrulanmış girişle arasındaki fark ise yalnızca yaklaşık 0,67 yüzde puandı. 2
16
Sonuç dikkat çekici; fakat kapsamını doğru okumak önemli. Bu, SWE-bench-Live’ın Lite tablosundaki bir başarı. Sistemin tam tabloda ya da çok dilli tablolarda lider olduğunu göstermiyor. QbitAI haberi 9 Ekim’de yayımladı; Pandaily de 10 Ekim’de sonucu ele aldı. 5
19
44
Yüzde 71’lik skor neyi ölçüyor?
SWE-bench-Live, gerçek GitHub projelerinden alınan yazılım sorunlarını yapay zekâ sistemlerine vererek bunları kod yamalarıyla çözüp çözemediğini değerlendiriyor. Dolayısıyla ölçülen şey yalnızca kod tamamlama ya da tek başına bir kod parçası üretme becerisi değil; sorunu bulup düzeltme sürecinin tamamı. 5
19
Liderlik tablosundaki giriş, DeepSeek-V4.1-Flash ile çalışan TianxiCode’a ait. Haberlere göre model kodu anlama ve akıl yürütme görevini üstlenirken TianxiCode mühendislik iş akışını ve araç kullanımını sağlıyor. Bu nedenle yüzde 71’lik skor yalnızca temel modele değil, iki bileşenin birlikte oluşturduğu sisteme ait. 6
16
“Verified” ne anlama geliyor?
QbitAI’nin haberine göre SWE-bench-Live’ın Verified incelemesi, başvuran sistemlerden ajan çalışmasının baştan sona kayıtlarını sunmalarını istiyor. Değerlendirme girdileri ve bilgi yalıtımı da incelenerek referans yanıtların, testlerin ya da sonuçların sisteme sızıp sızmadığı kontrol ediliyor. TianxiCode’un girişi bu incelemeyi geçti. 5
Bu kontrol, değerlendirme koşullarına dair ek güvence sağlıyor; ancak sonucu gerçek dünyadaki genel performansın kanıtı olarak okumamak gerekir. Açıklanan başarı, Lite bölümündeki benchmark görevleriyle sınırlı. 5
16
Ajan çerçevesinin rolü ve kanıtların sınırı
Haberlere göre TianxiCode; dosyalar arasında çok adımlı arama, birden fazla araç çağrısı içeren özerk planlama ve testlerle yönlendirilen, geri bildirim döngüsü içinde yama üretip düzeltme gibi yetenekler sunuyor. Bunlar, sistemin yanında aktarılan çerçeve özellikleri; söz konusu özelliklerin her birinin yüzde 71’lik skora ne ölçüde katkı sağladığını gösteren ayrı ölçümler değil. 9
15
Sonuç, kodlama benchmark’larında modelin yanı sıra ajan iş akışının ve araçlarının da önemli olabileceği fikriyle uyumlu. Ancak Flash sınıfı bir modelin daha düşük maliyetli olduğunu kanıtlamıyor, tasarruf miktarı vermiyor veya TianxiCode’un başka bir modelle nasıl sonuç alacağını göstermiyor. Lenovo’nun daha geniş kullanım planları için belirli bir entegrasyon takvimi ya da adı açıklanmış ürünler de mevcut haberlerde yer almıyor. 5
6
Kısa sonuç
TianxiCode ve DeepSeek-V4.1-Flash, SWE-bench-Live Lite’ta resmî incelemeden geçmiş güçlü bir sonuç elde etti: 300 görevin 213’ü çözüldü ve sistem 8 Ekim tarihli tabloda ilk sıraya yerleşti. En sağlam çıkarım aynı zamanda en sınırlı olanı: Bu model ve ajan çerçevesi birleşimi, o tarihte Lite tablosunun lideriydi. Daha geniş benchmark başarısı, gerçek kullanım maliyetleri ve yaygınlaştırma planları ise bu skorla kanıtlanmış değil.
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, SWE-bench-Live Lite sıralamasında ilk sıraya çıktı"?
Lenovo’nun TianxiCode çerçevesi, DeepSeek V4.1 Flash ile SWE bench Live Lite’taki 300 görevin 213’ünü çözdü ve 8 Ekim 2026 tarihli tabloda doğrulanmış yüzde 71’lik skorla ilk sıraya yerleşti.
What are the key points to validate first?
Lenovo’nun TianxiCode çerçevesi, DeepSeek V4.1 Flash ile SWE bench Live Lite’taki 300 görevin 213’ünü çözdü ve 8 Ekim 2026 tarihli tabloda doğrulanmış yüzde 71’lik skorla ilk sıraya yerleşti. Gerçek GitHub projelerinden alınan yazılım sorunlarını yamalarla çözmeyi ölçen bu değerlendirmedeki sonuç, yalnızca modelin değil, model ile kodlama ajanı çerçevesinin ortak performansını yansıtıyor.
What should I do next in practice?
Resmî doğrulama sürecinde ajanların çalışma kayıtları ve değerlendirme koşulları inceleniyor; ancak bu skor, sistemin tüm benchmark bölümlerinde veya gerçek dünyadaki her kullanımda lider olduğunu göstermiyor.
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...