---
title: "Harness × Model 交互效应"
created: 2026-06-15
updated: 2026-06-15
type: concept
tags: [coding-agent, evaluation, multi-agent]
sources: [raw/papers/zheng-claw-swe-bench-2026.md]
---

# Harness × Model 交互效应

## 定义

Harness × Model 交互效应指的是 agent harness 选择对编码性能的影响**依赖于所使用的模型**，反之亦然。不同 harness-model 组合可能产生非加性的性能变化。Claw-SWE-Bench 通过控制变量法（固定一个维度扫掠另一个维度）首次系统量化了这种交互。

## 实验设计

Claw-SWE-Bench 采用两个互补的实验网格：

1. **Model Sweep:** 固定 OpenClaw，扫掠 9 个 LLM
2. **Claw Sweep:** 固定两个代表模型（GLM 5.1 和 Qwen 3.6-flash），扫掠 5 个 claw

## 关键发现

### 模型轴（固定 OpenClaw）
- Pass@1 跨度：48.6%（Seed 2.0-mini）→ 78.0%（GPT 5.5）
- **29.4 pp 差距**

### Claw 轴（固定模型）
- GLM 5.1 下：60.9%（NanoBot）→ 73.4%（OpenClaw），**12.5 pp 差距**
- Qwen 3.6-flash 下：38.6%（Generic）→ 66.0%（OpenClaw），**27.4 pp 差距**

### 交互效应
- Claw 差距在小模型上更大（27.4 pp vs 12.5 pp）——小模型对 harness 的脆弱性和停止策略更敏感
- 不同 claw 在不同模型上的相对排序不完全一致
- NanoBot 在 GLM 5.1 下为 60.9%，在 Qwen 3.6-flash 下为 47.4%——下降幅度（13.5 pp）大于 OpenClaw（7.4 pp）

## 方法论意义

如果 harness 不被控制，Leaderboard 结论可能被颠覆。Claw-SWE-Bench 通过将 harness 作为实验变量，使因果归因成为可能。

## 参考
- [[claw-swe-bench|Claw-SWE-Bench 论文]]
- [[agent-harness|Agent Harness]]
- [[cost-aware-benchmarking|代价感知基准评测]]
