sora 5c14d11852 env per-bench from YAML config; swe image naming to official repo-base
- config env entries: bfcl_v3->bfcl_mock, tau2_bench->tau2_official;
  the eval loop previously POPPED the env key and discarded it -- now
  it feeds args.env (CLI --env still works as default/fallback)
- swe_bench_verified images: per-instance names are never published;
  the official docker.io layout is repo-level BASE images
  (swebench/sweb.eval.x86_64.{repo}) with per-instance images built
  on top -- naming corrected (note: the swebench/* namespace is
  currently blocked on every reachable CN mirror all the same)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2026-09-17 08:33:08 +00:00
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配置目录

逐 bench 生成参数的 YAMLeval run 时自动应用。

config/
├── README.md        ← 本文件
└── default.yaml     ← 当前唯一配置(自动加载)

YAML 结构(单文件,扁平键)

default:                # 协议级默认,所有 bench 继承
  temperature: 0.0
  top_p: 1.0
  max_tokens: 32768

aime25:                 # 逐 bench 覆盖(键与 default 同级合并)
  temperature: 1.0      # temp=1 方差测量
  max_tokens: 8192
  repeats: 12           # 跑 12 遍报均值;断点按轮隔离(:rep2 :rep3 ...

longbench_v2:
  max_tokens: 8192
  max_input_tokens: 128000   # 超长输入的 tokenizer 中段截断预算

支持的键

作用
temperature top_p max_tokens 生成参数,直传模型
max_input_tokens 输入截断预算tokenized 中段截断,头部尾部保留)
repeats 该 bench 重复轮数summary 报均值,时间/token 报总和

优先级

DatasetSpec.gen_config  <  default 段  <  bench 段  <  命令行显式参数

使用

# 目录里只有一个 yaml 时自动加载;--config 显式指定(省略 .yaml 后缀)
evalharness eval run aime25 --config default --api-url ... --model ...

# 多 bench各自读自己的段
evalharness eval run aime24 aime25 aime26 hmmt26 --config default ...

新增一套配置

cp default.yaml glm53-nothink.yaml   # 编辑后
evalharness eval run aime25 --config glm53-nothink ...

注意:同时存在多个 yaml 时不自动加载,必须 --config 指明。