
Sandbox Fusion是字节跳动开发的、专为大型语言模型(LLMs)设计的多功能代码沙箱工具,核心定位是为LLM代码生成能力测试、代码逻辑验证提供标准化的安全运行环境。核心功能包括支持20种编程语言的代码执行、内置10余个编码相关评估数据集、提供统一HTTP API调用接口,同时支持云基础设施部署和安全隔离机制。目标用户涵盖LLM研发人员、代码模型评测从业者、AI应用开发者、编程教学研究者等,可用于LLM代码生成能力基准测试、多语言代码逻辑验证、AI编码助手性能评估、编程题自动判分、硬件编程逻辑仿真等多个场景,帮助使用者在可控环境下完成代码相关的测试与评估工作。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- bytedance.github.io
- 定价模式
- Sandbox Fusion是完全开源的
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- LLM研发人员、代码模型评测从业者、AI应用开发者、编程教育工作者
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这是一款由字节跳动开源的代码沙箱工具,专门面向大语言模型的代码能力测试场景设计,和普通的在线代码运行工具相比,它的核心特点是围绕评测需求做了大量针对性设计。首先它的多语言支持覆盖了从通用编程语言到硬件描述语言的20种类型,不仅能测普通的Python、Java代码生成能力,还能支持数学代码、硬件编程代码的测试,覆盖了目前大模型代码能力评测的大部分细分场景。其次它内置了多个业内常用的编码评测数据集,并且做了标准化处理,使用者不需要自己去不同渠道收集数据集、整理格式,直接就能调用,能大幅降低评测的前期工作量。另外它提供了统一的API接口,还针对云部署做了优化,支持弹性扩容,不管是小团队的小规模测试,还是企业级的大规模并发评测都能适配。它的安全隔离机制也能避免运行未知代码时的安全风险,对于经常需要运行大量大模型生成的未知代码的评测场景来说,这个设计很实用。整体来看,它的定位非常明确,功能都是围绕LLM代码评测的实际需求设计,没有多余的冗余功能,适合从事大语言模型代码相关研发和评测的从业者使用。
核心功能
使用指南
- 1
访问Sandbox Fusion官方站点,查看首页的功能介绍和文档入口,点击快速开始模块,了解平台支持的编程语言、数据集类型和基础使用规则,确认是否符合自身的测试需求。
- 2
根据自身使用场景选择部署方式,若仅做小规模测试可直接使用在线体验环境,若需大规模使用可参考部署文档,在自有云服务器或Kubernetes集群中完成沙箱服务的部署操作。
- 3
若需开展评测任务,可在数据集模块查看已集成的所有评估数据集详情,选择适配自身测试目标的数据集,查看数据集的字段说明和测试用例规则,也可上传自定义的评测数据集。
- 4
进行代码测试时,选择对应编程语言的运行环境,粘贴或上传待测试的代码片段,配置运行参数如资源配额、超时时间等,提交后等待代码执行结果返回,查看输出内容和运行状态。
- 5
若需要将沙箱能力集成到自有系统,可查看API文档获取接口调用规范,生成专属的调用密钥,按照示例代码完成接口对接,即可通过程序批量提交评测任务和获取结果。
优势与不足
优点5 项
"支持20种编程语言,覆盖通用编程、数学计算、硬件描述等多个领域的代码运行需求"
"内置10余个标准化编码评估数据集,无需自行整理即可直接用于模型能力评测"
"提供统一HTTP API接口,方便对接自有评测系统、AI编码应用等第三方产品"
"针对云基础设施做了部署优化,支持弹性扩容,可适配大规模并发评测场景"
"内置多层安全隔离机制,运行未知代码时可有效保护宿主环境的安全"
不足4 项
"在线体验环境的运行资源和并发请求数有一定限制,仅适合小规模测试使用"
"部署过程需要一定的云原生运维基础,新手独立完成集群部署的难度较高"
"自定义数据集上传仅支持特定格式,需要使用者先将自有数据转换为标准格式才能使用"
"硬件编程相关的仿真工具需要额外安装配置,默认部署环境不包含相关依赖"
定价说明
Sandbox Fusion是完全开源的工具,所有核心功能均可免费使用,没有功能使用限制,使用者可自行下载源码部署到自有环境中。官方不提供付费的SaaS服务,若企业需要定制化开发、部署运维支持等服务,可联系官方团队沟通相关的技术服务合作,具体费用根据需求的复杂度协商确定。对于个人开发者和小规模团队,推荐直接使用开源版本自行部署即可满足需求;对于有大规模并发评测需求、缺乏相关运维能力的企业,可考虑申请官方的技术支持服务。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- LLM研发人员
测试代码生成模型性能
- 代码模型评测从业者
开展代码能力基准测试
- AI应用开发者
验证AI编码助手输出准确性
- 编程教育工作者
实现编程作业自动判分
- 硬件设计研发人员
验证Verilog等硬件代码逻辑
- 安全研究人员
测试恶意代码的运行行为
- 数据集构建者
验证代码数据集的有效性
- 云服务运维人员
搭建内部代码评测环境
常见问题
深度了解
在大语言模型技术快速发展的当下,代码生成能力已经成为衡量大模型性能的核心指标之一,而安全、稳定的代码运行沙箱是开展代码能力评测的基础工具。Sandbox Fusion作为字节跳动开源的专门面向LLM场景的代码沙箱,能够有效解决传统代码运行工具适配评测场景不足的问题。该平台支持Python、Java、C++、Verilog等20种编程语言的代码运行,覆盖通用编程、数学计算、硬件设计等多个领域的测试需求,无论是测试大模型的常规业务代码生成能力,还是验证数学推理代码、硬件描述代码的正确性,都能得到适配的运行环境。平台内置了HumanEval、MBPP等超过10个业内常用的编码评测数据集,所有数据集均已标准化处理,使用者无需自行收集整理数据集,即可快速开展大模型代码能力的基准测试,大幅降低评测工作的前期准备成本。同时Sandbox Fusion提供了统一的HTTP API接口,开发者可以方便地将沙箱能力集成到自有评测系统、AI编码助手、编程教育平台等产品中,实现代码运行、自动判分等功能。针对企业级的大规模使用需求,平台还针对云基础设施做了部署优化,支持Kubernetes集群部署、弹性资源扩容,可承载高并发的评测请求,配合内置的安全隔离机制,能够在运行大量未知来源代码的场景下,保障宿主环境的安全。不管是从事大语言模型研发的技术人员,还是开展代码评测的从业者,或者是开发AI编码相关应用的开发者,都可以通过Sandbox Fusion获得稳定、安全的代码运行能力,提升相关工作的效率。
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