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BigOBench

facebook/BigOBench

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上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：cc-by-nc-4.0 上游版本：4eaa570861b8

中文简介

facebook/BigOBench 是 facebook 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联问答、文本生成与推理、强化学习。本站固定记录上游版本 4eaa570861b8，同步到 71 个文件，文件元数据合计 81.88 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-nc-4.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 facebook/BigOBench 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
facebook/BigOBench 是 facebook 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联问答、文本生成与推理、强化学习。本站固定记录上游版本 4eaa570861b8，同步到 71 个文件，文件元数据合计 81.88 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-nc-4.0”。

【适用方向】
适合评估具身智能、机器人学习、自动驾驶或强化学习研究流程。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

【版本与规格】
固定版本：4eaa570861b8。 任务标签：问答、文本生成与推理、强化学习。 语言字段：en。 规模分类：100K<n<1M。 上游页面记录的最近更新时间：2025-03-20。

【文件信息】
上游 API 返回 71 个文件，文件元数据合计 81.88 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.jsonl 67 个、.png 2 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_3050-3099.jsonl（2.41 GB）；data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_2600-2649.jsonl（2.37 GB）；data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_250-299.jsonl（2.05 GB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 81.88 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 98.26 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。

【使用边界】
许可证显示为“cc-by-nc-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

BigO(Bench) --> 👋 Overview 🚀 Introduction 📋 Getting Started with the data 🔥 `problem_and_human_solutions_list.jsonl` 🔥 `complexity_labels_light.jsonl` 🔥 `complexity_labels_full.jsonl` 🔥 `time_complexity_test_set.jsonl` 🔥 `space_complexity_test_set.jsonl` License 📝 Citation 🚀 Introduction BigO(Bench) is a benchmark of ~300 code problems to be solved in Python, along with 3,105 coding problems and 1,190,250 solutions for training purposes, that evaluates whether LLMs can find the time-space complexity of code solutions or generate code solutions themselves that respect a time-space complexity requirement. This benchmark addresses the gap in current evaluations that often overlook the ability of models to comprehend and produce code constrained by computational complexity. BigO(Bench) includes a complexity inference framework that can run any Python code snippet, measure multiple runtime and memory footprint values, and infer its algorithmic time-space complexity. It also includes of set of 3,105 coding problems and 1,190,250 solutions from Code Contests annotated with inferred (synthetic) time and space complexity labels from the complexity framework, as well as corresponding runtime and memory footprint values for a large set of input sizes. For more details, see our Paper, GitHub repository and Website. 📋 Getting Started with the data The data is available as a Huggingface dataset. You can directly download it from the HuggingFace website, or use the CLI It can also be loaded in a Python script using You will find 5 files, whose content is detailed below. 🔥 problem_and_human_solutions_list.jsonl This gathers the general information about the coding problems and human solutions on which BigO(Bench) is built, from the problem descriptions to the public and private tests. There is also a lot of metadata used for postprocessing the results of BigO(Bench) and further analyze where models are strong and where they struggle. In addition, you will find added data from BigO(

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估具身智能、机器人学习、自动驾驶或强化学习研究流程。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

规模与格式

固定版本：4eaa570861b8。 任务标签：问答、文本生成与推理、强化学习。 语言字段：en。 规模分类：100K<n<1M。 上游页面记录的最近更新时间：2025-03-20。

文件说明

上游 API 返回 71 个文件，文件元数据合计 81.88 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.jsonl 67 个、.png 2 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_3050-3099.jsonl（2.41 GB）；data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_2600-2649.jsonl（2.37 GB）；data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_250-299.jsonl（2.05 GB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes2.44 KB
  • benchmark_overview.png989.50 KB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_0-49.jsonl918.90 MB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_100-149.jsonl1.34 GB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1000-1049.jsonl1.28 GB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1050-1099.jsonl1.30 GB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1100-1149.jsonl1.12 GB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1150-1199.jsonl1.18 GB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1200-1249.jsonl1.76 GB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1250-1299.jsonl974.88 MB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1300-1349.jsonl1.28 GB
  • data/complexity_labels_full/complexity_labels_full_1350-1399.jsonl1.56 GB

硬件建议

仓库文件元数据合计 81.88 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 98.26 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。

注意事项

许可证显示为“cc-by-nc-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

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