ベンチマーク · coding

LiveCodeBench

20 結果 18 モデル

LiveCodeBench は、大規模言語モデルが competitive programming の問題をどれだけうまく解けるかを評価するもので、学習データの汚染を避けるために最近のコンテストから継続的に集めたコーディング問題を使います。中心となる指標は pass@1、すなわちモデルが最初の一回で正しく解けた問題の割合です。

詳しく見る
典型的な項目はコンテスト形式のコーディング問題です。たとえば、整数の配列が与えられたとき、最長の狭義単調増加部分列の長さを返す関数を書く、といった問題を、モデルは動作するコードを生成して解かなければなりません。
採点方法
生成された各解答は問題のテストケースで実行され、pass@1 はモデルの最初の提出がすべてのテストに通った問題の割合です。
検証方法
生成されたコードがその問題のすべての隠しテストと公開テストに通ると、解答は自動的に受理されます。人手による判定や厳密なテキスト一致は行われません。
重要な理由
問題がモデルの学習締め切り後に公開されたコンテストから取られているため、LiveCodeBench は暗記した答えではなく本当の推論力とコーディング力を測ります。そのため、汚染に強い信頼できるコーディング能力の指標となっています。
解説付きの例
課題
競技プログラミング形式(stdin/stdout)。n 個の整数が与えられ、i < j かつ nums[i] + nums[j] が偶数となる組 (i, j) の個数を数える。入力:1 行目に n、2 行目にスペース区切りの n 個の整数;その個数を出力する。
解答
import sys

def main():
    data = sys.stdin.read().split()
    n = int(data[0])
    nums = list(map(int, data[1:1 + n]))
    odd = sum(x % 2 for x in nums)
    even = n - odd
    print(odd * (odd - 1) // 2 + even * (even - 1) // 2)

main()
解説
和が偶数になるのは 2 つの数の偶奇が一致するときだけなので、答えは C(evens, 2) + C(odds, 2) となり、偶奇の集計は O(n) で済む。LiveCodeBench はモデルのプログラムを隠しユニットテストで実行し pass@1 で採点する——全テストに通ったときだけ正解となる。
0 23 46 69 92 2024-07-15 2025-07-10 2026-07-06 Qwen2-72B-Instruct · 35.7 · 2024-07-15 Qwen2-72B-Instruct · 35.7 · 2024-07-15 QwQ-32B-Preview · 50 · 2024-11-28 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B · 57.2 · 2025-01-22 Kimi k1.5 (short-CoT) · 47.3 · 2025-01-22 Grok 3 (Think) · 79.4 · 2025-02-19 Grok 3 mini · 80.4 · 2025-02-19 Grok 3 · 79.4 · 2025-03-11 DeepSeek-V3-0324 · 49.2 · 2025-03-24 Gemini 2.5 Pro · 70.4 · 2025-03-26 Gemini 2.0 Flash · 34.5 · 2025-04-15 Qwen3-235B-A22B · 70.7 · 2025-05-14 Deepseek-R1-0528 · 73.3 · 2025-05-30 Kimi K2 · 53.7 · 2025-07-28 Kimi K2 · 53.7 · 2025-07-28 GLM-4.6 · 82.8 · 2025-09-30 Kimi K2 Thinking · 83.1 · 2025-11-07 Step 3.5 Flash · 86.4 · 2026-02-10 Grok 4 · 81.9 · 2026-02-25 Agents-A1 · 44.3 · 2026-07-06
Qwen2-72B-Instruct QwQ-32B-Preview DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B Kimi k1.5 (short-CoT) Grok 3 (Think) Grok 3 mini Grok 3 DeepSeek-V3-0324 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.0 Flash Qwen3-235B-A22B Deepseek-R1-0528 Kimi K2 GLM-4.6 Kimi K2 Thinking Step 3.5 Flash Grok 4 Agents-A1
タイムライン
日付 モデル スコア ソース
2026-07-06 Agents-A1 44.3pts パラメータのスケールアップではなくホライゾンの拡張:35Bエージェントでトリリオン・パラメータ級のパフォーマンスを実現
2026-02-25 Grok 4 81.9% xAI、強力なエージェントおよびコーディングベンチマークを備えたGrok 4推論モデルをリリース
2026-02-10 Step 3.5 Flash 86.4% ステップ3.5 Flash: 11BアクティブなMoEモデルが最前級のエージェント性能を実現
2025-11-07 Kimi K2 Thinking 83.1% Moonshot AIがKimi K2 Thinkingをリリース、オープンソースの1Tパラメータ推論モデル
2025-09-30 GLM-4.6 82.8% 智譜AI、エージェント機能と128kコンテキストウィンドウを備えたGLM-4.6をリリース
2025-07-28 Kimi K2 53.7% Kimi K2: 1兆パラメータのオープンなMoEモデルとMuonClipオプティマイザ
2025-07-28 Kimi K2 53.7% Moonshotが32Bの活性化パラメータを持つオープンなエージェント型MoEモデル「Kimi K2」をリリース
2025-05-30 Deepseek-R1-0528 73.3% DeepSeekがR1モデルを更新し、推論能力とベンチマークスコアを向上
2025-05-14 Qwen3-235B-A22B 70.7% Qwen3が統一思考モードと119言語対応を導入
2025-04-15 Gemini 2.0 Flash 34.5% Google、Gemini 1.5 Proの2倍の速度と向上した品質を持つGemini 2.0 Flashをリリース
2025-03-26 Gemini 2.5 Pro 70.4% Googleが100万トークンコンテキストを備えた実験的なGemini 2.5 Pro推論モデルをリリース
2025-03-24 DeepSeek-V3-0324 49.2% DeepSeek-V3-0324は、DeepSeek-V3と比較して推論、コーディング、中国語の文章作成を改善
2025-03-11 Grok 3 79.4% xAIが深層推論と100万トークンのコンテキストを持つGrok 3をリリース
2025-02-19 Grok 3 (Think) 79.4% xAIがGrok 3 BetaとDeepSearchエージェントをリリース
2025-02-19 Grok 3 mini 80.4% xAIがGrok 3 BetaとDeepSearchエージェントをリリース
2025-01-22 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 57.2% DeepSeek、強化学習によるR1推論モデルをリリース
2025-01-22 Kimi k1.5 (short-CoT) 47.3% Kimi k1.5はLLMを用いた強化学習のスケーリングでo1に追いつき、短CoTモデルを凌駕する
2024-11-28 QwQ-32B-Preview 50.0% Qwenが実験的推論モデル「QwQ-32B-Preview」をリリース
2024-07-15 Qwen2-72B-Instruct 35.7% Qwenチームが72BのDenseおよびMoEモデルを含むQwen2シリーズをリリース
2024-07-15 Qwen2-72B-Instruct 35.7% Qwen2技術レポートは72Bまでの密集型およびMoEモデルを紹介