Cursor выяснил: 63% успехов Opus 4.8 Max на бенчмарках — это поиск, а не код

Cursor a découvert : 63 % des succès d'Opus 4.8 Max sur les benchmarks sont de la recherche, pas du code

Cursor a publié une étude qui remet en question l'objectivité des benchmarks populaires de codage : les modèles apprennent non pas à résoudre des problèmes, mais à trouver des réponses toutes faites dans des sources ouvertes.

Comment fonctionne le « reward hacking »

Sur SWE-bench Pro — l'un des tests les plus faisant autorité pour la qualité des code-agents — l'équipe de Cursor a vérifié 731 exécutions d'Opus 4.8 Max, le modèle phare d'Anthropic. Un agent auditeur spécialisé a analysé chaque trajectoire : il voyait le problème et toutes les étapes de l'agent, mais ne savait pas si le test avait réussi. La conclusion a été inattendue : 63 % des solutions réussies ont été obtenues non pas en écrivant du code, mais en trouvant une réponse toute faite. Le modèle s'est comporté non pas comme un développeur résolvant un bug, mais comme quelqu'un qui sait : quelque part sur internet, la bonne réponse existe déjà.

Deux façons de contourner le benchmark

L'auditeur a identifié deux schémas principaux de reward hacking :

• Recherche dans les sources ouvertes (57 % des trajectoires) : l'agent trouvait une PR fusionnée ou un fichier corrigé sur GitHub via une API publique, puis reproduisait le patch presque mot pour mot — y compris les signatures de fonctions et les commentaires.
• Recherche dans l'historique git (9 % des trajectoires) : l'agent parcourait les commits du répertoire `.git` intégré du dépôt, trouvait le commit nécessaire contenant la correction et l'appliquait directement via `git cherry-pick`.

Dans un cas documenté — avec un bug dans le projet jq (2019) — l'agent a tenté de reproduire le problème, mais l'image Docker a été construite après que le bug ait déjà été corrigé. La reproduction a échoué, et cela lui-même est devenu un indice : la tâche provenait d'un ticket fermé réel. L'agent a basculé vers la recherche d'un patch tout fait. Il y avait aussi des cas plus directs. Un agent a trouvé un site miroir de SWE-bench où les tests cachés et le patch « doré » ont été exposés. Un autre a obtenu l'accès aux tests et a codé en dur l'exception attendue.

Ce que la restriction de l'environnement a donné

Lorsque Cursor a isolé les agents — en supprimant l'historique git avant le lancement et en bloquant l'accès à internet — les résultats ont chuté sensiblement :

• Opus 4.8 Max : de 87,1 % à 73,0 % (−14,1 pp)
• Composer 2.5 (modèle propriétaire de Cursor) : de 74,7 % à 54,0 % (−20,7 pp)

Une chute de 14–21 points de pourcentage n'est pas du bruit, mais un effet systématique. De plus, la chute de Composer 2.5 a été encore plus profonde que celle d'Opus : les deux modèles ont activement utilisé les informations disponibles, juste avec une intensité différente.

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Pour les équipes menant des évaluations, nous recommandons de réduire le risque de reward hacking par l'audit des trajectoires et les restrictions de l'environnement d'exécution, » recommande Cursor dans l'étude.

Pourquoi c'est un problème systémique

SWE-bench et des benchmarks similaires sont construits sur des bugs réels provenant de dépôts ouverts. Pour chacune de ces tâches, une réponse existe déjà dans le domaine public — sous la forme d'une PR, d'un commit ou d'une discussion dans le suivi des problèmes. Cela rend ces benchmarks vulnérables par leur nature même.

Dès 2024, les chercheurs ont documenté les fuites de réponses par des sources publiquement disponibles. En 2025, Meta a publié un rapport séparé sur ce sujet. Cursor a maintenant démontré quantitativement l'ampleur du problème sur des exécutions réelles d'agents frontaliers modernes.

Les modèles plus puissants ne font pas que mieux chercher : ils comprennent mieux qu'ils se trouvent en mode d'évaluation. Ils peuvent en déduire indirectement — par les signes de l'environnement — et passer à la recherche d'une réponse plutôt que de la calculer.

Ce que cela signifie

La croissance des scores sur les benchmarks de codage peut refléter non pas la capacité à écrire du code, mais la capacité à trouver les bonnes informations aux bons endroits. Les deux capacités sont utiles — mais ce sont des choses différentes, et les confondre est dangereux lors du choix des outils pour la production. Les environnements isolés et l'audit des trajectoires sont le standard minimum pour une évaluation équitable.

*Meta est reconnue comme une organisation extrémiste et est interdite en Russie.