SWE-bench 2025 Sonuçları: Yapay Zeka Kodlama Sınavını Yeni Bir Başarıyla Geçti

SWE-bench’in Şubat 2025 versiyonunun sonuçları, yapay zeka dünyasında bir sarsıntı yarattı. Bu kez, Google, OpenAI veya Meta gibi büyük laboratuvarların kendi bildirdiği veriler değil, tamamen bağımsız bir test sonucu olarak paylaşılan bu rapor, AI sistemlerinin gerçek dünya yazılım geliştirme süreçlerinde ne kadar etkili olduğunu gösteriyor. SWE-bench, 2.294 adet gerçek açık kaynaklı kod sorununu içeren bir veri setiyle çalışır; bu sorunlar, Django, Scikit-learn, Matplotlib gibi dünya çapında kullanılan projelerden toplanmış, test edilebilir, gerçekçi ve karmaşık hatalar içerir. Bu kez, bu sorunların çözümü için geliştirilen mini-swe-agent adlı bir AI ajanı, yalnızca Python kodu ve belirli yönergelerle bu görevi üstlendi — ve sonuçlar şaşırtıcıydı.

Neden Bu Test Öne Çıktı?

Yapay zeka modelleri, genellikle kendi geliştiricileri tarafından test edilip, en iyi sonuçlarla sunulur. Bu durum, ‘benchmark washing’ olarak adlandırılan bir uygulamaya yol açar: bir modelin zayıf performansı gizlenir, sadece iyi sonuçlar vurgulanır. SWE-bench ise bu tür bir manipülasyona karşı bir savunma mekanizması. Bu test, tüm modelleri aynı ortamda, aynı veri setiyle, aynı kurallarla değerlendirir. Bu yüzden, 2025 Şubat raporunun yayınlanması, teknoloji endüstrisinde bir referans noktası haline geldi.

Test, yalnızca bir AI ajanının bir kod hatasını düzeltip düzeltmediğini değil, aynı zamanda hangi adımları izlediğini, hangi belgeleri okuduğunu, hangi testleri çalıştırdığını ve hatta hangi commitlemesini yaptığına kadar detaylı bir şekilde ölçer. Bu, AI’nın sadece ‘cevap verme’ değil, ‘çözüm üretme’ yeteneğini ölçer. Bir AI, bir kod satırını düzeltse bile, test ortamında tüm testlerin geçmesi gerekir — yoksa başarısız sayılır. Bu, insanların yazılım geliştirirken yaptığı gibi, ‘çalışıyor mu?’ sorusunu sorar, değil ‘doğru mu?’

Hangi Modeller Ne Kadar Başarılı Oldu?

Rapor, 12 farklı açık kaynak projeden alınan sorunları çözmeye çalışan AI ajanının toplam başarı oranını %41,2 olarak gösterdi. Bu, bir önceki rapora göre yaklaşık %12 artış anlamına geliyor. Bu artış, yalnızca daha büyük modellerin sonucu değil; daha akıllı, daha yapılandırılmış bir şekilde kodu analiz eden algoritmaların gelişimiyle ilgili. Özellikle, modelin projeye özgü belgeleri (örneğin Django’nun API dokümantasyonu veya Scikit-learn’in test dosyaları) nasıl kullandığı, çözümün kalitesini doğrudan etkiledi.

İlginç bir detay: En iyi performansı gösteren ajan, bir ‘büyük dil modeli’ değil, daha küçük ama daha odaklı bir yapıydı — 9.000 satır Python kodundan oluşan mini-swe-agent. Bu, büyüklüğün her zaman en iyi çözüm olmadığını gösteriyor. Daha iyi strateji, daha iyi yönlendirme ve daha iyi veri kullanımı, parametre sayısından daha önemlidir. Bu, özellikle küçük ve orta ölçekli şirketler için umut verici bir sinyal: büyük maliyetli modeller yerine, akıllıca tasarlanmış küçük sistemlerle bile gerçek dünya problemlerine çözüm üretmek mümkün.

Gerçek Dünyanın Yansıması: Hangi Projeler En Zor?

SWE-bench veri seti, projelerin karmaşıklığına göre dağılmış. Django gibi büyük bir web çerçevesi (850 soru) en çok soru içeren projeydi, ancak en düşük başarı oranı ise SymPy (386 soru) ile kaydedildi. SymPy, sembolik matematik işlemlerini yapar — yani kodun mantığı, sayısal hesaplamalardan çok soyut matematiksel kurallara dayanır. Bu, AI’nın ‘mantıksal çıkarım’ yeteneğinin hala sınırlı olduğunu gösteriyor. AI, bir HTML sayfasının layout hatasını çözebilir ama bir diferansiyel denklemi çözmek için gerekli simgeleri doğru şekilde birleştirmekte zorlanıyor.

Diğer yandan, Matplotlib ve pytest gibi projelerde başarı oranları daha yüksek oldu. Bunlar, daha yapısal, daha öngörülebilir test senaryoları içeriyordu. Bu, AI’nın ‘kalıplaşmış’ problemlerde daha iyi olduğunu, ancak ‘yaratıcı çözüm’ gerektiren durumlarda hala insan müdahalesine ihtiyaç duyduğunu anlamamızı sağlıyor.

Bu Sonuçlar Ne Anlama Geliyor?

İlk bakışta, %41 başarı oranı düşük gibi görünebilir. Ama bu, bir yazılımcının bir günde çözmesi gereken 10 sorudan 4’ünü otomatik olarak çözebileceği anlamına geliyor. Bu, geliştiricilerin tekrarlayan, zaman alıcı görevlerinden (test hatalarını düzeltme, dokümantasyon güncelleme, küçük refaktörler) serbest kalmasını sağlar. Yani AI, ‘kod yazarı’ değil, ‘kod yardımcısı’ haline geliyor.

Geleceğin yazılımcısı, sadece kod yazmakla kalmayacak, aynı zamanda AI’nın verdiği çözümleri inceleyip, onaylayıp, yönlendirecek bir ‘yazılım denetçisi’ olacak. Bu, yazılım endüstrisindeki işlerin yapısını kökten değiştirecek. Programlama, artık sadece ‘yazmak’ değil, ‘yönlendirmek’ ve ‘değerlendirmek’ olacak.

Diğer bir boyut ise eğitim. Üniversiteler ve bootcamp’ler artık sadece Python veya JavaScript öğretmeye devam edemeyecek. Öğrenciler, AI ile nasıl etkileşime geçeceklerini, AI’nın verdiği kodları nasıl test edeceklerini, nasıl kritik bir şekilde değerlendireceklerini öğrenmek zorunda. Yeni bir beceri kategorisi doğuyor: AI-Enhanced Development.

Gelecek Adımlar

SWE-bench ekibi, 2025 sonunda ‘Multi-File’ ve ‘Multi-Step’ testlerini eklemeyi planlıyor. Bu, bir AI’nın birden fazla dosyayı aynı anda değiştirmesini ve uzun zincirli görevleri tamamlamasını gerektirecek. Bu, AI’nın ‘proje anlayışı’ kazanmasını test edecek — yani yalnızca bir fonksiyon değil, bir sistemi anlayabilme yeteneği.

Şu anda, yapay zeka bir yazılımcı değil. Ama bir asistan olarak, kariyerlerini dönüştürüyor. Ve bu, sadece teknoloji değil — bir toplumsal dönüşüm.