Команда Million, известная инструментами React Doctor, React Scan и Million.js, представила тест для агентов, пишущих код на React.
Актуальность ReactBench зеркальна реальному положению дел - около 70% сайтов на JavaScript используют React, а мелкие ошибки в сгенерированном коде тиражируются в огромных масштабах.
Например, сбой Cloudflare в сентябре 2025 года - панель управления и API компании легли из-за одной неверной зависимости в useEffect, которую не поймали ни ревью, ни тесты.
Философия проекта в том, что общие кодинг-бенчмарки проверяют лишь поведение по принципу "тесты прошли - задача засчитана".
В ReactBench каждое решение должно ещё и пройти проверку React Doctor, анализатора с более чем 400 правилами, который ищет в коде лишние перерисовки, сломанные эффекты, проблемы с доступностью и сопровождаемостью.
🟡Набор состоит из задач двух типов
Write React - реализовать настоящую функцию. Задания этого типа собраны из принятых PR в открытых репозиториях. Агент получает кодовую базу и описание задачи, а скрытые тесты и эталонное решение видит только проверяющая система.
Fix React - найти и исправить все баги в существующем компоненте, обнаруженные React Doctor, не создавая при этом новых проблем. Причём агента еще и лишают доступа к линтерам.
🟡Результаты прогонов
Само собой, созданием бенча не ограничились и запустили его на топовых моделях. Тут важен небольшой дисклеймер:
Бенчмарк сравнивает не модели в чистом виде, а связки модель+агентская оболочка (Codex CLI, Claude Code и другие), и оболочка влияет на итог.
По итогам лидируют с минимальным отрывом GPT-5.6 Sol (43,1%) и Fable 5 (41,2%), но важнее разница в цене - прогон Fable 5 обходится в среднем в 5,8 раза дороже, чем Sol.
Оптимальным по соотношению стоимость-качество авторы называют GPT-5.6 Terra на средних настройках. Замыкают таблицу GLM 5.2, Sonnet 5, GPT-5.6 Luna и Kimi K2.7 Code.
Набор полностью открыт на Github.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #Benchmark #ReactBench #Million