# Claude Opus 4.7 代码复现能力领跑，MirrorCode 基准刷新认知

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 6月27日 · 探所 Curio

_首个衡量 AI 周级编程任务的可靠基准公布，Claude Opus 4.7 在代码复现中表现显著，对 AI Coding 工具能力评估有参考价值。_

Epoch AI 和 METR 联合发布 MirrorCode 基准，测试 AI 模型在无源码情况下重新实现完整程序的能力。Claude Opus 4.7 以 56% 的解决率领跑，成功在 14 小时内复现了一个包含 16,000 行 Go 代码的生物信息学工具包（人工需 2-17 周）。GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro 分别得分 44% 和 32%。但所有模型在最复杂的大型任务上仍全部失败，成本方面，某项大规模任务花费 $2,600 并耗时 19 天，却仍未成功。

## 三大核心发现
1. **基准设计** — 基准包含 25 个真实开源程序，跨 6 种编程语言，覆盖 Unix 工具、数据序列化、密码学、压缩等领域。AI 获得可执行权限和可见测试用例，但无源码访问，需通过黑盒输出精确匹配来验证正确性。
2. **能力分层** — 小型任务（如 uuid、parseqsv）被所有模型可靠实现，中等规模任务分化明显，大型任务全数失败。这清晰划分了 AI 当前代码复现的能力边界。
3. **推理成本差异** — Claude Opus 4.7 比 4.1 便宜 3 倍，但 GPT-5.5 比 GPT-5 贵 3 倍。推理成本与模型代次、架构关联度高，成为长期编程任务的经济制约。

## 对开发者的参考
- 官方已开源 22/25 个目标程序及脚手架代码，可在 GitHub(epoch-research/MirrorCode-data)复现与验证
- Claude Opus 4.7 在代码复现中的成本效率最优，适合考虑作为智能编程助手集成对象
- 大型代码任务(数千行以上)仍需人工介入或混合流程，单纯 AI 自主完成概率低于 50%

## 来源
1. [the-decoder.com](https://the-decoder.com/an-ai-model-programmed-nonstop-for-19-days-on-a-single-mirrorcode-task-that-cost-2600-to-run/)

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