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一句话讲清楚👉🏻Agent 评测动辄上千美元、还要搭沙箱等好几天；卡内基梅隆大学团队的 PACE 从 19 个便宜原子评测里自动挑出 100 道题，花不到完整 Agent 评测 1% 的成本，就能预测 GAIA 、 SWE-Bench 等四项基准的模型得分——留一交叉验证平均误差 3.80%，两两排序准确率约 84%。

• 论文标题：PACE: A Proxy for Agentic Capability Evaluation
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2607.02032
• Github 链接：https://github.com/neulab/pace
• 数据集链接：https://huggingface.co/datasets/neulab/pace-bench

你现在要判断一个新模型能不能上 SWE-Bench ，得先搭沙箱、拉仓库、跑多轮工具调用、改代码、等测试——单模型单次完整评测，论文估算动辄上千美元，还要等上好几天。 GAIA 要开浏览器检索， SWT-Bench 要写能暴露 bug 的测试用例，每条轨迹都长，环境一换结果还可能飘。

贵还不是唯一的问题。评测贵 → 团队跑不起完整基准 → 只能挑子集、降频率、或者干脆不测。最后 leaderboard 上那串数字，背后是多少资源在撑，大家心里都有数。

与此同时， MMLU 、 HumanEval 、 IFEval 这些原子评测一次 API 调用就能打分，几分钱一道题，开发迭代天天都在跑。 Agent 任务再复杂，底层也离不开指令遵循、规划、写代码、工具调用——能不能用一小撮原子题，在花大钱跑 Agent 之前，先把方向和排序摸清楚？

PACE 的回答是：能。而且整套代理评测花费不到完整 Agent 评测的1%。

贵在哪： Agent 评测和原子评测差了两个数量级

论文把模型能力拆成 11 类，对照了 4 个 Agent 基准和 19 个非 Agent 基准。 Table 1 把能力覆盖、搭建复杂度、题量和单题成本放在一张表里——差距一眼能看清：

Table 1 ： Agent 与非 Agent 基准对照。 Setup 栏 H=高复杂度环境， L=仅需 API 调用； Cost 为 Claude Sonnet 4.5 单题评测成本估算。

读这张表，三个信号很直观：

1.四项 Agent 基准 Setup 全是 H（红标），要搭沙箱、浏览器或完整仓库； 19 个原子基准绝大多数是 L （绿标），调 API 就能跑。

2.单题成本差两个数量级： SWE-Bench Multimodal 约 1.89 美元/题， GAIA 约 0.38 美元/题； IFEval 约 0.006 美元/题， HumanEval 约 0.004 美元/题。

3.能力有重叠： SWE-Bench 需要的规划、代码生成、验证测试，在 HumanEval 、 DebugBench 等便宜基准里都有对应列——Agent 评测贵，但底层能力信号其实已经被原子题测到了。

Agent 单题贵两个数量级，一套完整评测下来就是「小时级搭环境 + 数百次 API 调用」。论文的判断是：严格 Agent 评测正在变成大团队的特权——资源少的组天然吃亏。

PACE 想解决的就是这个：在真正开跑完整 Agent 评测之前，用极低成本拿到可靠的分数估计和模型排序。

PACE 怎么做： 100 道原子题 + 线性回归

PACE 从 19 个非 Agent 基准（覆盖 11 类能力）里自动选出 道题，用它们的得分预测目标 Agent 基准上的表现。两个目标：

目标 A （绝对分数）：，预测模型 在 Agent 基准上的平均分。

目标 B （两两排序）：用得分差 做逻辑回归，预测谁更强——工程上往往比精确分数更有用：「 A 和 B 该选谁做路由？」

选题和回归解耦。论文试过 Lasso/Ridge 直接在上万道题里选，但标定模型只有 13 个，严重欠定。 PACE 改用两条互补的过滤线各选一半：

PACE 总览： Local 按目标相关性选题， Global 按 SVD 杠杆分数选题，再经 Bootstrap 回归预测 Agent 分数和模型排序。

■Local：按每道题得分与 Agent 总分的 Spearman 相关 排序，选最「像」目标基准的题。

■Global：在源题矩阵上做 SVD ，用杠杆分数 乘 ，选全局信息量高且和目标相关的题。

■Bootstrap： Agent 标签噪声大，对目标实例重采样再拟合回归，平均 MAE 能降 0.77 个百分点。

主结果：预测够准，成本够低

14 个模型、严格留一交叉验证（每次留一个「未来模型」）， 时：

Table 2 ： PACE 在 C=100 时的 LOOCV 结果。平均 MAE 3.80%， Spearman 0.81 ，两两排序准确率 84.37%。

■平均 MAE 3.80%， Spearman0.81——100 道原子题就能逼近 Agent 绝对分和排序。

■两两排序准确率 84.37%，随机基线 50%。筛 checkpoint 、比两个微调版本，这个精度够用。

■比直接在源题矩阵上跑 Lasso/Ridge （ MAE ~6%、 Spearman ~0.55 ）稳得多。

核心卖点：同等质量，成本约 1/100

Figure 1 把 PACE （蓝线）和「在 Agent 基准上随机抽子集」（红线）放在同一张成本-质量图里：

成本-质量权衡：横轴是评测花费（美元），纵轴分别是 MAE 、 Spearman 、排序准确率。 PACE 在饱和预算以下全线优于随机抽 Agent 子集。

论文结论很直白：要达到和随机抽 Agent 子集相同的预测质量， PACE 大约只要1/100 的成本。换算到工程场景：

■完整 Agent 评测：上千美元 + 数天

■PACE 代理评测：几分钟跑静态题，不到 1% 花费

附录里 从 25 扫到 500 ， 是性价比甜点——再往上边际收益很小。对大多数开发阶段， 100 道题够做决策了。

顺带看清：每个 Agent 基准要什么能力

PACE 不只能省钱，选出来的 100 道题还是一张「能力指纹」：

Figure 3 ： C=100 时四项 Agent 目标的能力需求分布。指令遵循和推理四项都拉满，其余因目标而异。

■GAIA：指令遵循 + 验证测试（ IFEval 、 PlanBench 为主）

■SWE-Bench Verified：规划、代码生成、验证、错误恢复

■SWE-Bench Multimodal：长上下文聚合最重，多模态反而占比不高

■SWT-Bench：验证测试 + 规划几乎拉满

边界：代理不是替代，是筛子

PACE 有两个前提要心里有数：

1.标定模型得代表未来模型——新架构、新训练范式超出标定分布，误差会上去，得定期刷新标定集。

2.预测的是特定 harness 下的分数——论文用 OpenHands SDK ，换工具定义或重试策略，排序可能漂移。

即便如此， PACE 的定位很清楚：完整 Agent 评测该跑还得跑，但在花几千刀之前，先用不到 1% 的成本把方向和排序摸清楚——筛 checkpoint 、比版本、决定值不值得上完整 SWE-Bench 。对资源有限的团队，这比硬刷 leaderboard 务实得多。

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