arXiv:2601.08806v1 Announce Type: cross 
Abstract: We introduce the AI Productivity Index for Software Engineering (APEX-SWE), a benchmark for assessing whether frontier AI models can execute economically valuable software engineering work. Unlike existing evaluations that focus on narrow, well-defined tasks, APEX-SWE assesses two novel task types that reflect real-world software engineering work: (1) Integration tasks (n=100), which require constructing end-to-end systems across heterogeneous cloud primitives, business applications, and infrastructure-as-code services, and (2) Observability tasks (n=100), which require debugging production failures using telemetry signals such as logs and dashboards, as well as unstructured context. We evaluated eight frontier models on APEX-SWE. Gemini 3 Pro (Thinking = High) performs best, with a Pass@1 score of 25\%. Our analysis shows that strong performance is primarily driven by epistemic reasoning, defined as the ability to distinguish between assumptions and verified facts, combined with agency to resolve uncertainty prior to acting. We open-source the APEX-SWE evaluation harness and a dev set (n=50).

تم تقديم مؤشر إنتاجية الذكاء الاصطناعي للهندسة البرمجية (APEX-SWE) كمعيار لتقييم الجدوى الاقتصادية لنماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة في تنفيذ مهام الهندسة البرمجية. يقيم هذا المعيار نوعين مبتكرين من المهام: مهام التكامل، التي تتطلب إنشاء أنظمة شاملة عبر مكونات سحابية متنوعة، ومهام المراقبة، التي تتطلب تصحيح الأخطاء في الإنتاج باستخدام إشارات التليمترية مثل السجلات ولوحات المعلومات. تم تقييم ثمانية نماذج متقدمة، حيث حقق نموذج Gemini 3 Pro أعلى درجة Pass@1 بنسبة 25%.

Se ha introducido el Índice de Productividad de IA para la Ingeniería de Software (APEX-SWE) como un estándar para evaluar la viabilidad económica de los modelos de IA de vanguardia en la ejecución de tareas de ingeniería de software. Este estándar evalúa dos tipos de tareas innovadoras: tareas de integración, que implican la creación de sistemas de extremo a extremo, y tareas de observabilidad, que se centran en la depuración de fallos de producción utilizando señales de telemetría. Se evaluaron ocho modelos de vanguardia, siendo Gemini 3 Pro el que obtuvo el mejor puntaje Pass@1 del 25%.

L'Indice de Productivité de l'IA pour l'Ingénierie Logicielle (APEX-SWE) a été introduit comme un benchmark pour évaluer la viabilité économique des modèles d'IA de pointe dans l'exécution des tâches d'ingénierie logicielle. Ce benchmark évalue deux types de tâches innovantes : les tâches d'intégration, qui impliquent la création de systèmes de bout en bout, et les tâches d'observabilité, qui se concentrent sur le débogage des pannes de production à l'aide de signaux de télémétrie. Huit modèles de pointe ont été évalués, le modèle Gemini 3 Pro ayant obtenu le meilleur score Pass@1 de 25 %.

The AI Productivity Index for Software Engineering (APEX-SWE) has been introduced as a benchmark to evaluate the economic viability of frontier AI models in executing software engineering tasks. This benchmark assesses two innovative task types: integration tasks, which involve creating end-to-end systems, and observability tasks, which focus on debugging production failures using telemetry signals. Eight frontier models were evaluated, with Gemini 3 Pro achieving the highest Pass@1 score of 25%.

APEX-SWE

One More Thing in AI – Your Shortcut to AI Mastery

APEX-SWE

Was this article worth reading? Share it

One More Thing in AI

Axrisi

AIPortalX

CodeRank

Writingmate

Supavec

Ready to build your own newsroom?