Aider 是一个在终端里进行结对编程的开源工具。为评估不同大模型在“按照指令对代码进行实际可落地的编辑”上的能力，Aider 提出并维护了公开基准与排行榜，用于比较模型在无人工干预下完成代码修改任务的可靠性与成功率。该评测已被多家模型提供方在技术说明中引用，用作代码编辑与指令遵循能力的对照指标。

提出者

该基准由 Aider 项目提出与长期维护，作者为 Paul Gauthier；官方“LLM Leaderboards”页面标注最近一次更新时间为 2025-08-13。

方案设计

任务与数据

• 核心基准为 “Aider polyglot benchmark”，从 Exercism 选取 6 门语言（C++、Go、Java、JavaScript、Python、Rust）的 225 道挑战题，要求模型在已有代码基础上完成指定改动与实现。

交互与编辑格式

• 评测关注模型是否能按指定“编辑格式”返回可直接应用的补丁或完整文件，包括：whole（整文件替换）、diff、diff-fenced、udiff，以及在“architect 模式”下用于二段式管线的 editor-diff/editor-whole。不同模型在不同格式下的稳定性与效率存在差异。

计分与统计项

• 主要指标：

  1. Percent completed correctly：成功完成任务的比例（通过单元测试等验证）；
  2. Percent using correct edit format：在不违反指定编辑格式前提下完成任务的比例。
• 榜单同时记录成本（按当时价格估算）与若干运行统计（如“malformed responses”次数）。

特点

• 聚焦“能否把改动落到文件上”：不仅评代码正确性，也评“编辑格式合规率”，以反映模型在工程环境中对变更的可执行性。
• 多语言、多题型：覆盖 6 门语言、225 题，较早期仅 Python 的版本更具代表性；旧版“Code editing leaderboard（Python 133 题）”已被更具挑战的多语言版本取代。
• 可复现与公开：题目来源与评测脚本对外开放，便于复现与提交结果。
• 被厂商侧引用：例如 OpenAI 在 GPT-4.1 公告中专门引用该基准的“polyglot diff”结果，用于展示代码编辑稳定性。

主流评测结果（截取官方榜单代表项）

以 Aider 官方“Polyglot Coding Leaderboard”最近更新（2025-08-13）为准，列出若干代表性条目（Percent correct、估算成本、主要编辑格式）：

此外，榜单还展示了若干中小模型或不同设置下的结果，分数存在显著差异，例如 gemma-3-27b-it（4.9%）、gpt-4o-mini-2024-07-18（3.6%）。

结语

Aider benchmark 面向“代码编辑落地”的评测场景，强调“正确完成率 + 编辑格式合规率”。与以仓库级修复为目标的 SWE-bench 等评测互补，可用于比较不同大模型在实际工程改动中的稳定性和成本画像。