AlgoTune 是评测安全领域的开源项目，由 oripress 开发，2025 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 117。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-15。开源基准测试项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：算法竞赛选手训练性能优化技巧。同类可对比的替代方案包括 HumanEval、CodeContests、LeetCode Benchmark。
项目数据
分类编程开发
开发团队oripress
所属国家
定价模式free
价格说明开源基准测试项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型code-agent,code-generation,code-optimization,llm-agent,llm-benchmarking,llm-coder
GitHub 星标★ 117
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-07-02 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态维护中
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 覆盖数学、物理、CS 多领域，问题多样性高
- 明确要求超越现有实现，直接对标性能优化
- NeurIPS 背书，学术权威性强
不足之处
- 文档/社区待观察
- 基准规模较小（154题），可能不足以全面评估
适用场景
- 算法竞赛选手训练性能优化技巧
- 研究者评估新算法或代码生成模型的效率
- 开发者学习如何针对具体问题调优代码
替代项目
HumanEval、CodeContests、LeetCode Benchmark
项目介绍
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