前沿任务难度报告 2026：任务更难，测得出来吗？
Frontier Task Difficulty Report 2026 — measuring how hard a task really is
训练数据行业的核心参数是任务难度，但难度很少被量化交付。本报告说明 DataMining 如何设计、验证和测量前沿模型「还没解出」的任务，并给出一次内部对比测量的完整口径：在同一评测流程下，GPT-5.6-sol 在 DataMining 的 Deep SWE 类代码任务上的准确率（ACC）比在同类供应商数据上低约 15 个百分点，智能体解题的平均交互轨迹长约 20 轮。
01为什么难度需要被测量
基准测试的饱和速度在加快。SWE-bench 在 2023 年发布时被视为工程能力的硬门槛，其验证子集（SWE-bench Verified）随后被主流模型大面积攻破；Humanity's Last Exam（Center for AI Safety 与 Scale AI，2025 年初发布）集合了全球领域专家的难题，也在一年内被前沿模型推进到显著分数。一个基准从发布到饱和的周期，已经短于多数训练数据采购合同的周期。
对采购方而言，这意味着一个具体问题：买回来的训练与评测任务，模型到底能不能解出？如果任务在交付时就已经处于模型能力边界之内，它在 RL 训练里提供的梯度信号接近于零，在评测里则高估模型能力。难度不是定价的附加项，而是数据有效性的前置条件。
02DataMining 的任务设计方法
我们的任务全部为原创命题，不对公开题库做改写。设计围绕三个约束：
- 能力边界定位。任务以公开基准的能力要求为参照系设计——代码类对齐 Frontier SWE、Deep SWE、Frontier-Eng 与 Program Bench，通用智能体类对齐 APEX Agents 与 Agents' Last Exam（ALE，伯克利 RDI），算法工程类对齐 ALE-Bench（Sakana AI 与 AtCoder），专家级学科题对齐 HLE。参照的是难度带与能力维度，不是题目本身。
- 防污染命题制。题目由学科与工程背景的命题人原创命制，命题过程不参照网络题源；交付前做多模型探针测试，模型 family 之间任何一题出现过拟合式高分即回炉重制。
- 可执行验证。每道代码与智能体任务附带可运行的验证环境：单元测试、执行脚本与判定标准。评测结论可复现，不依赖人工判卷。
难度分级采用内部口径：L1 为与参照基准相当，L2 为在参照基准难度带上进一步加深，L3 为显著超越参照基准（如 HLE 风格的顶尖学科题）。
03内部对比测量：口径与结果
我们定期在内部做同源对比测量，用于校准任务难度。最近一次测量的口径如下：
- 模型：GPT-5.6-sol（同一版本、同一推理配置）；
- 任务：Deep SWE 类仓库级代码任务，DataMining 原创任务与同类供应商提供的可比任务各一组；
- 评测流程：相同的执行环境、相同的单元测试判定、相同的智能体脚手架与交互轮数上限。
结果一：准确率。GPT-5.6-sol 在 DataMining 任务上的 ACC 比在同类供应商数据上低约 15 个百分点。在同等评测条件下，ACC 的差值直接反映任务的区分度：模型在更难的任务上更频繁地失败。
结果二：轨迹长度。智能体在 DataMining 任务上的平均交互轨迹长约 20 轮。轨迹长度是任务对智能体挑战性的行为学指标：任务越难，模型需要更多的「行动—观察—修正」循环才能收敛或放弃。对 RL 训练而言，更长的轨迹意味着更密集的策略梯度信号；对评测而言，意味着更大的区分区间。
诚实边界。上述数字来自内部对比测量，非公开发表的第三方基准；对比对象为「同类供应商的可比任务」，不指名任何具体厂商；测量覆盖单一模型版本与单一任务域（代码），我们不将其外推到其他模型或其他能力域。需要完整测量方法说明的客户，可在合作洽谈中提供。
04质检管线
任务交付前经过多层质检，按数据类型组合使用：
- 形式化求解器验证：数学题的答案与推导用 Z3、SymPy 等求解器验证，保证答案可证；
- 多模型交叉验证：多模型分别作答与互评，一致性不足的题目进入复检；
- 双盲专家复核：领域专家在不知命题人的前提下复核题目质量与答案正确性；
- 单元测试执行：代码与工程任务的验证环境必须本地可运行、判定可复现；
- 矛盾性质检（行业专家任务包）：对提示词完整性、文件与标识一致性、参考交付物正确性与 Rubrics 质量做五维检查，按 P0/P1/P2 修订。
05已交付任务目录（公开摘要）
以下为可公开的已交付系列，完整字段说明见数据集页：
| 系列 | 能力域 | 难度带 | 交付规模 | 质检 |
|---|---|---|---|---|
| HLE-Math | 学科推理 · 多模态 | L3 | 2,000 题，可扩 | 求解器 + 交叉验证 + 双盲 |
| HLE-Physics | 学科推理 · 多模态 | L3 | 2,000 题 | 交叉验证 + 双盲 |
| HLE-Chemistry | 学科推理 · 多模态 | L3 | 1,000 题 | 交叉验证 + 双盲 |
| Frontier-Eng | 工程优化 · 代码 | L1 | 对齐原始基准 | 单元测试可执行 |
| Deep SWE / Frontier SWE | 仓库级工程 · 代码 | L1 | 200 题 / 周 | 交叉验证 + 双盲 |
| ALE（Agents' Last Exam） | 通用智能体 | L2 | 200 题 / 周 | 单元测试 + 交叉验证 |
| Automation Bench | 桌面自动化 · Agent | L1 | 200 题 / 周 | 双盲 |
| Toolathlon | 工具编排 · Agent | L1 | 200 题 / 周 | 双盲 |
| Harvey LAB | 法律 Agent | L1 | 200 题 / 周 | 双盲 |
| 具身智能四件套 | grounding QA / SFT / 标注 / dagger | L2 | 30k–1M 条 | 交叉验证 / 双盲 |
06给采购方的问题清单
评估任何任务数据供应商时，建议要求对方回答以下问题——这些问题我们自身也持续接受检验：
- 任务是否原创命题？如何证明没有进入模型的预训练分布？
- 难度有量化口径吗？在哪个模型、什么流程下测的？
- 验证环境是否随任务交付？评测结论能否复现？
- 质检由谁执行？是否存在模型自评闭环？
- 污染探针测试的覆盖面有多大？
07与我们合作
DataMining 由北京大学计算机学院软件所博士团队创立，曾为字节跳动、阿里巴巴、腾讯等头部科技企业提供任务数据服务，覆盖代码、复杂推理、多模态与智能体四条能力线。如果你的团队需要更高区分度的训练与评测任务——或想先看测量方法说明与样例——欢迎联系：contact@datamining.cloud。
参考来源
- Humanity's Last Exam (Center for AI Safety & Scale AI, 2025), arXiv:2501.14249
- SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? (2023), arXiv:2310.06770
- Introducing SWE-bench Verified (OpenAI, 2024)
- Deep SWE (Agentica Project)
- RL environments 与 reward hacking 的行业讨论（Prime Intellect）
- Frontier-Eng、ALE-Bench（Sakana AI + AtCoder）、APEX Agents、Program Bench、Terminal-Bench 等基准的能力维度描述，以其官方发布为准。