要点まとめ
- MaxxBenchは、DeepSWEの89問について指示か初期コードを小さく変えた評価です。
- 元のDeepSWEで74%前後だったモデルが、MaxxBenchでは最大23ポイント離れました。
- 公開データや公式ページはまだなく、いちばん安定していたのはOpus 5.5です。
基本情報
| 発表 | Justin Lo氏、2026年11月7日 |
|---|---|
| 問題数 | DeepSWEをもとにした89問 |
| 改変 | 指示または初期コードの小さな変更 |
| 公開状況 | プレビューのみ。配布も公式ページも未公開 |
| カテゴリ | AI・新モデル |
| 作者・提供元 | Justin Lo |
| 注目度 | 🔥 注目度 57万 |
| 公開日 | |
| 最終更新 |
同じ課題を、少しだけずらす
コーディングが得意なのか、DeepSWEが得意なのか。
MaxxBenchは、DeepSWEの89問に小さな変更を加えたプログラミング評価です。工学上の課題そのものは同じで、指示文か出発点のコードだけを変えます。紹介では、ファイル名を小文字にしただけで解けるかどうか、という例が挙がっています。
狙いは、ベンチマークの文言や初期状態に寄りすぎた正解と、要求が少し変わっても通る実装とを分けて見ることです。Justin Lo氏は、DeepSWEで近い成績のモデルがMaxxBenchでは大きく割れる、と述べています。
74%付近から23ポイント開く
プレビューでは、DeepSWEの正答率が74%前後に集まっていたモデルが、MaxxBenchでは23ポイント離れています。編集メモでは、そのなかでいちばん安定していたのはOpus 5.5だとされています。個別の点数表や、ほかのモデル名は公開されていません。
つまり、元のセットで似た数字が出ても、指示や初期コードを少し変えたあとでは順位も差も変わり得ます。MaxxBenchが問うているのは、その差が実装の頑健さなのか、DeepSWE固有の型への慣れなのか、という一点です。
- 元のDeepSWE
対象モデルは74%前後に集まって見えていました。
- MaxxBench
同じ89問を小さく変えると、成績は最大23ポイント離れます。
- 安定したモデル
公開情報の範囲では、Opus 5.5がもっとも安定していました。
| 見ているもの | 分かっていること |
|---|---|
| 課題の中身 | 同じ工学問題。要求だけが少し違う |
| 変更箇所 | 指示、または出発点のコード |
| 規模 | 89問 |
| 結果の幅 | 最大23ポイント |
まだプレビューだけの評価
2026年11月7日時点で、ダウンロードできるビルドも、問題一式を置いた公式ページも出ていません。見られるのは短いプレビューと発表内容だけで、再現手順や採点条件は外から確認できません。
89問という規模、変更の大きさ、DeepSWE以外の課題でも同じ割れ方になるかは、これから確かめる余地があります。利用するには、問題セットと採点方法が公開されるのを待つ段階です。
よくある質問
MaxxBenchはどこで使えますか?
まだ使えません。公式ページもダウンロードも公開されておらず、短いプレビューが示されているだけです。
DeepSWEと何が違いますか?
89問の工学課題は同じで、指示か初期コードだけを小さく変えています。ファイル名を小文字にする、といった変更が含まれます。





