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研究聚焦三大核心问题，通过「地毯式搜索」发现自2022年起Benchmark数量快速增长，2023和2024年分别新增近70个。Python在评估Benchmark中占据主导地位，主要用于代码生成与推荐类任务；Java、C++、C语言在质量分析与维护任务中较为重要；而Go、PHP、Ruby等小众语言的Benchmark仍然稀缺。

近年来，大语言模型（LLM）在软件工程领域的应用突飞猛进，从需求分析、代码生成到测试与维护，几乎无所不能。然而，如何客观评估这些模型在不同软件工程任务中的表现，一直是业界关注的焦点。

为填补这一空白，来自浙江大学、新加坡管理大学、渥太华大学等机构的团队开展了一项系统文献综述，首次全面梳理了291个用于评估大语言模型在软件工程任务中的Benchmark，并从任务覆盖、语言分布、构建方式到未来趋势进行了深入分析。