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代码生成 代码-仓库级 未饱和 模态 · 代码 任务 · 执行验证

NL2Repo-Bench

评估 LLM 从自然语言描述生成完整代码仓库(多文件项目)的能力

多校联合 ·

考察能力

仓库级生成 多文件 项目架构 端到端

构建信息

数据规模
24 projects / 多种语言
评测方式
标准评测
核心指标
Recall@file / Test Pass Rate

模型效果排行

🥇 GPT-5
42.8% file recall
🥈 Claude Opus 4
38.2% file recall

为什么重要

NL2Repo 评测从自然语言描述生成完整代码仓库的能力——最接近”从零构建项目”的评测。

构建方式与示例

给一段需求描述,生成包含多个文件的完整仓库。例如:“构建一个 FastAPI 后端 + SQLite 的 Todo 应用。“

关联基准与展望

关联:Commit0、SWE-bench。不足:需求描述偏理想化。

仓库级 代码生成 端到端