最近 Cursor 发布了它内部使用的评测体系 CursorBench 报告，用来衡量 AI coding agent 的真实工程能力，它做 CursorBench 主要是因为：
- 传统 benchmark 不够真实，说到底很多模型都是背答案和应试教育出来的
- CursorBench 用的是真实开发请求
- 评估的不只是正确率，而是工程能力
- agent 行为也算分
官方的原话是：
We built CursorBench to measure multiple dimensions of agent performance including solution correctness, code quality, efficiency, and interaction behavior.
例如这里展示的是 CursorBench 结婚图：
- 横轴：Median tokens（越右越省token）
- 纵轴：CursorBench score（越高越好）
也就是越靠近 Token efficiency frontier 的越好。
对于 CursorBench 来说，它评估维度会比 SWE-bench 多 ：
| 维度 | 含义 |
|---|---|
| correctness | 是否能完成任务 |
| code quality | 代码是否符合工程规范 |
| efficiency | token / steps / retries |
| interaction | agent行为是否合理 |
最重要是，Cursor 是中间商，它相对会更加中立一点点（虽然它自己也开始做 Composer），毕竟现在公开的 Bench 是越来越没有说服力了，测试方向本身就不贴合实际场景，像一些 Terminal-Bench 也是在做一些宽泛的解谜式任务，例如从棋盘位置找出最佳的国际象棋走法这些，实际上是和 Agent 要执行的 Coding 任务根本不匹配。
另外作弊和污染也会导致分数虚高，所以就连 OpenAI 最近也完全停止发布 SWE-bench Verified 的结果，因为他们发现前沿模型能够凭记忆复现黄金代码片段，而且近 60% 的未解决问题都存在测试缺陷 。
而 CursorBench 的设计思想也和现在新的主流的差不多，主要是用真实开发任务，而不是合成任务 ，例如：
- 真实代码库
- 真实需求
- 真实 IDE 交互
- 真实 agent 流程
在这里，Cursor 使用 Cursor Blame 给 CursorBench 补充任务，Cursor Blame 可以将已提交的代码追溯到生成该代码的Agent 请求，从而能够自然地将开发者查询和真实解决方案配对，这里的许多任务来自 Cursor 的内部代码库和受控来源，从而降低了模型在训练过程中接触到这些任务的风险，特别是每隔几个月更新一次任务套件，方便跟踪开发者使用 Agent 变化。
对比 SWE-bench 的 GitHub issue/patch 下的自动验证流程，CursorBench 采用 IDE Agent 下的多轮交互，修改多个文件路径，覆盖 terminal / tool / search 等场景，还评测了 context 管理等。
如果严格来说， CursorBench 更像是一个 Agent benchmark ，更贴近 IDE workflow 。
从初始版本到现在的 CursorBench-3 版本，正确性评估中的问题范围大约翻了一番，无论是代码行数还是平均文件数都显著增加，也就是 CursorBench-3 的任务涉及的代码行数远超 SWE-bench Verified、Pro 或 Multilingual ：
虽然代码行数不是衡量难度的完美指标，但这个指标的增长也反映了任务的复杂度在提升，例如处理具有仓库的多工作区环境、分析生产日志和执行长时间运行的实验。
最重要的是，CursorBench 任务也符合开发者与 Agent 之间沟通时常存在的规范不足、含糊不清的特点，和其他相比更贴近真实场景：
因为现在的 coding AI 本来就是不只是模型，我也说过很多次，模型本身确实很重要，但是 harness 环境也很重要 ，现在的 AI 开发，本来就是 model + tools + planner + memory 的集合体，所以单讨论模型本身意义不大，例如 Cursor 也说了：
same model shows up to 6× performance gap across agents 。
任务复杂度和前面说的这些差异，对基准测试的实用性产生的影响很大，比如在某些情况下，像 Haiku 这样的模型甚至可以达到或超过 GPT-5 的性能，但是对比右边 CursorBench 就结果就很明显了：
最后，前面说了那么多废话，这里直接看结果：
- 左边：Online evals（真实用户在线指标，越低越好）
- 右边：CursorBench（内部benchmark，越高越好）
在这个结果上，Cursor 证明了 CursorBench排名 ≈ 真实使用排名 ，而结果确实也趋势基本一致，在线越好的模型场景， CursorBench 也高。
当然，因为是内部流程，也是为了防止污染， CursorBench 完全不公开，它是一个闭源测试项目，所以你无法复现和验证，另外因为是内部任务，也存在模型容易过拟合，例如：用 Cursor 训练但室又用 Cursor 评测 。
所以它最多是证明了模型在 Cursor 下哪个更好用，性价比更好，不代表这个模型在其他场景下的能力，还是那句话，harness 很重要，比如你在 opencode 里用 Claude ，大概体验不出 Claude 的好。
所以，如果你还用 Cursor ，那这个文章就有比较高的参考意义，如果我选择的话，codex-5.3 medium 就是一个性价比还可以的选择。