返回评测
代码生成 代码-领域特化 未饱和 模态 · 代码 任务 · 代码生成

HWE-Bench

首个仓库级硬件 Bug 修复基准,覆盖 6 个开源硬件项目的 417 个真实 Bug-fix 任务

北京大学 ·

考察能力

故障定位 硬件语义推理 Verilog/SystemVerilog 修复 Chisel 修复 跨制品协调

构建信息

数据规模
417 个真实 Bug-fix PR 实例,6 个开源硬件项目
构建方式
从真实历史 Bug-fix Pull Requests 中自动化提取,覆盖 RISC-V 处理器核、SoC 和安全信任根
评测方式
容器化环境中通过项目原生仿真和回归测试验证修复正确性
核心指标
修复通过率

模型效果排行

🥇 最佳 Agent
整体 70.7%(小型核心 >90%,复杂 SoC <65%) 2026-04

为什么重要

现有硬件设计评测仅针对单个 HDL 模块的组件级任务(如从规格生成 Verilog),无法衡量 LLM Agent 在真实工程环境中定位和修复 Bug 的能力。HWE-Bench 是首个仓库级硬件缺陷修复基准,相当于硬件领域的 SWE-Bench,填补了从”能写代码”到”能修 Bug”的评估空白。

核心设计

HWE-Bench 从 6 个主要开源硬件项目中提取 417 个真实 Bug-fix PR,覆盖 Verilog/SystemVerilog 和 Chisel 两种硬件描述语言,项目类型涵盖 RISC-V 处理器核、片上系统(SoC)和安全信任根。每个任务实例部署在独立 Docker 容器中,通过项目原生的仿真和回归测试流程验证修复是否正确。评测了 7 个 LLM 模型与 4 个 Agent 框架的交叉组合。

关键发现

最佳 Agent 整体解决了 70.7% 的任务,但表现两极分化:小型处理器核项目超过 90%,复杂 SoC 级项目低于 65%。失败分析揭示三个核心瓶颈:故障定位、硬件语义推理和跨制品协调(RTL 代码、配置文件和验证组件之间的关系)。模型间差距远大于软件基准上常见的差距。

硬件设计 Bug 修复 Verilog RISC-V Agent SWE-Bench 硬件版