代码生成正成为大语言模型最热门的应用场景之一,但并非所有智能体在所有开发任务上都表现出色。谷歌今年早些时候专门针对大语言模型在 Android 应用开发中的表现创建了一套基准测试——Android Bench,而这一工具今天迎来了重大更新。排行榜新增了大量模型,谷歌同时引入了一套更易用的测试框架,并向开发者发出邀请,希望他们参与测试、提交反馈,共同推动 Android Bench 的未来发展。
尽管大语言模型是热门的编程工具,但也并非万能。要从有价值的输出中剔除低质内容,就需要选对工具。Android Bench 旨在通过 100 项 Android 开发任务,评估各路 AI 智能体的综合表现。自今年 3 月上线以来,谷歌已陆续引入成本与效率等新指标,同时纳入了更多开放权重模型。
为保持 Android Bench 的时效性,谷歌本次新增了八款模型,涵盖多款主流旗舰产品:Claude Fable 5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、GLM 5.2、Kimi K2.7 Code、MiniMax M3、Qwen 3.7 Plus 以及 Qwen 3.7 Max。
事实上,Android Bench 最初发布时,谷歌自家的 AI 模型就未能登顶——OpenAI 的大语言模型以微弱优势领先。如今随着参赛阵容扩大,Gemini 的处境更加不乐观。在最新排行榜上,Gemini 3.1 Pro 位列第五,落后于 GPT 5.4、Claude Sonnet 5 和 Claude Fable 5。其中,Fable 5 表现尤为突出,以 84.5% 的测试准确率大幅领先。
不过,Fable 5 和 GPT 5.5 的运营成本极高——在 100 道题、10 次运行的基准测试中,Token 消耗费用超过 130 美元。Gemini 3.1 Pro 得分虽不及前者,但运行成本仅需 87 美元。定位为轻量级、低成本的 Gemini 3.5 Flash 反而是排行榜上成本最高的模型,原因在于其完成基准测试的耗时过长:每次运行费用高达 165 美元,耗时长达 28 小时。
谷歌旗下模型在 Android 编程性能上的差距,在该公司正大力推进智能体化开发转型的背景下显得尤为突出。显然,谷歌希望 Android 开发者在日常工作流中优先使用谷歌自家工具,这或许也是外界报道称谷歌已开始向开发者购买应用源代码用于 AI 训练的原因之一。
Android Bench 本身也将持续演进,不断引入新的工作流来测试各类模型。谷歌希望开发者能够积极参与 Android Bench 的建设,分享基准测试与开发任务。为降低参与门槛,谷歌已将测试框架切换为 Harbor。据官方介绍,这一测试沙盒让开发者能够更便捷地运行、评估并分享 Android Bench 的测试结果。
谷歌已基于 Harbor 框架重新运行了所有历史测试,以重新建立大语言模型性能的基准线。因此,即便底层测试内容尚未发生变化,此前公布的部分分数也出现了一定偏移。历史数据将以存档形式继续保留在线。
借助这一更易用的新框架,开发者可以将自己的开发任务接入 Android Bench 进行测试,并将结果提交供官方考虑纳入正式测试集。Android Bench 的 GitHub 页面已完成更新,提供了最新数据集及参与指南。
Q&A
Q1:Android Bench 是什么?它主要用来测试什么?
A:Android Bench 是谷歌于 2023 年 3 月推出的基准测试工具,专门用于评估大语言模型在 Android 应用开发任务中的表现。测试包含 100 项 Android 开发任务,涵盖代码生成等核心能力,并提供准确率、成本、效率等多维度指标,帮助开发者选择最适合 Android 开发的 AI 工具。
Q2:最新 Android Bench 排行榜中,哪款模型表现最好?
A:在最新排行榜中,Claude Fable 5 以 84.5% 的准确率位居榜首,表现最为突出。GPT 5.4 和 Claude Sonnet 5 紧随其后。谷歌自家的 Gemini 3.1 Pro 仅排第五,且 Gemini 3.5 Flash 虽定位轻量低价,却因运行时间过长导致每次测试费用高达 165 美元,成为榜单上成本最高的模型。
Q3:开发者如何参与 Android Bench 的测试贡献?
A:谷歌已将 Android Bench 切换至 Harbor 测试框架,大幅降低了开发者的参与门槛。开发者可以在本地运行自定义开发任务并在 Android Bench 中进行评估,之后将结果提交给谷歌,供官方考虑纳入正式测试集。相关数据集和参与说明已更新至 Android Bench 的 GitHub 页面。
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