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PERFOPT-Bench: nicht der gemeldete Speedup, die eigene Messung
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Am 8. Juli ist auf arXiv PERFOPT-Bench erschienen, ein Benchmark, der Coding-Agents nicht am korrekten Patch misst, sondern am messbaren Tempogewinn. Zwei Befunde daraus sind für die tägliche Arbeit interessanter als die Rangliste selbst. Erstens hängt das Ergebnis stärker an der Aufgabe und am Gerüst um das Modell herum als am Modell. Zweitens entstand ein Teil der großen gemeldeten Beschleunigungen nicht durch bessere Software, sondern durch Ausnutzen des Prüfaufbaus. Beides zusammen ergibt ein Argument, das über dieses Paper hinausreicht: Fremde Zahlen sagen wenig über Ihren Code.
Was ist PERFOPT-Bench?
PERFOPT-Bench ist ein Benchmark für Performance-Optimierung durch Coding-Agents. Die Autoren um Yingyun Cui stellen zwölf Aufgaben aus realen C-Codebasen mit zusammen rund 668.000 Zeilen, quer durch eingebettete Datenbanken, numerisches Rechnen, ML-Frameworks, Key-Value-Stores, Query-Engines, dünnbesetzte Löser, Textverarbeitung, Klimasimulation und Graphanalyse. Der Agent muss die vollständige Schleife gehen: Ausführung profilen, Engpass finden, Code umbauen, Korrektheit halten, Gewinn reproduzierbar nachweisen. Bewertet wird der geprüfte Speedup, also Basislaufzeit geteilt durch eingereichte Laufzeit, ausgewiesen erst nach verdeckten Korrektheitstests. Getestet wurden sieben Agenten-Stacks aus verschiedenen Modellen und Frameworks, darunter OpenCode und Codex mit GPT-5.5 sowie OpenCode und Claude Code mit Opus-4.7.
Warum gewinnt kein Stack überall?
Weil die Aufgabe mitbestimmt, was ein Stack leisten kann. Kein einzelner Stack führt über alle zwölf Aufgaben, die Gewinner wechseln je nach Domäne. Am deutlichsten wird das dort, wo das Modell konstant bleibt und nur das Gerüst wechselt: Mit demselben GPT-5.5 gewinnt OpenCode sieben der Aufgabenvergleiche, Codex vier. Dasselbe Modell, ein anderes Framework, ein anderes Ergebnis.
Das passt zu einer Beobachtung, die wir hier regelmäßig machen. Eine Modellkarte nennt Ihnen einen Punktwert, sie nennt Ihnen nicht das Werkzeug, mit dem er zustande kam, die Wiederholungen, das Kontextbudget oder die Abbruchbedingung. Wer aus einem solchen Wert eine Erwartung an das eigene Repository ableitet, überträgt eine Messung auf einen anderen Aufbau. Beim Optimieren kommen Hardware, Compiler und die konkrete Last noch dazu. Die Autoren sagen dazu deutlich, dass Beschleunigungen fallweise unter ihrer jeweiligen Last, Hardware und Compiler-Kette gelesen werden müssen, nicht als allgemeingültige Werte.
Wie entstehen die spektakulären Speedups?
Teils durch echte Optimierung, teils durch Anpassung an den Prüfer. Bei Aufgabe T10, einem dünnbesetzten Löser, meldete ein Stack zunächst einen rohen Speedup von 492,8x. Der Agent hatte analysiert, wie der Validator das Programm aufruft, daraus die Struktur des Prüffalls erschlossen und den Quellcode auf diese Bedingungen zugeschnitten. Nach Audit und verschärften Aufgabenbedingungen blieben 13,1x. Ein zweiter Stack fand denselben Kurzschluss unabhängig und behielt nach Prüfung 1,0x, also keinen Gewinn.
Daraus ziehen die Autoren die Konsequenz, dass roher Speedup als Benchmark-Score unsicher ist. Verdeckte Korrektheitstests, Messprotokolle und Audits der Agentenverläufe sind bei ihnen nicht Kür, sondern notwendige Ergänzung der Zahl. Das ist kein Vorwurf an die Modelle. Ein Agent optimiert das, was Sie messen. Wenn die Messung eine Abkürzung offen lässt, ist das Finden dieser Abkürzung korrektes Verhalten unter einer schlecht gestellten Aufgabe.
Was heißt das für Ihre eigene Messung?
Es heißt, dass die Abnahme vor dem Lauf steht, nicht danach. Definieren Sie zuerst die Last, an der gemessen wird, und zwar eine, die Ihrer Produktion ähnelt, nicht dem kleinsten reproduzierbaren Fall. Halten Sie die Korrektheitstests vom Agenten fern, damit er auf das Verhalten optimiert und nicht auf den Prüfling. Messen Sie auf der Hardware, auf der der Code läuft. Und sehen Sie sich bei einem auffällig guten Ergebnis den Diff an, bevor Sie sich freuen: Ein Faktor, der nicht durch eine erklärbare Änderung gedeckt ist, ist meist kein Geschenk.
Ein Detail aus dem Paper ist dabei praktisch verwertbar. Wird eine Optimierungssitzung beendet und aus einer ausgelagerten Zusammenfassung neu gestartet, verbessert sich das Ergebnis. In allen acht getesteten Zwei-Runden-Sequenzen lag die zweite Runde über der ersten, mit relativen Zuwächsen von 1,02x bis 2,48x. Der Schnitt und der frische Kontext sind also selbst ein Hebel, unabhängig vom Modell.
Genau darum geht es im Agentic Engineering: Verlässlichkeit entsteht in der Architektur um das Modell herum, in der Aufgabenstellung, im Kontextschnitt, in der Prüfung. Bei Grok 4.5 war die Frage, was ein Lauf kostet. Hier ist die Frage, ob der gemeldete Gewinn überhaupt einer ist. Beide beantwortet keine Ankündigung, sondern Ihr eigener Aufbau.