CoDA-Bench正式发布

2025年，中国人民大学信息学院范举教授团队联合清华大学研究力量，正式发布了首个面向数据科学的Agentic大语言模型——DeepAnalyze。

该模型能够像数据科学家一样自主完成数据准备、分析、建模、可视化到报告生成的全流程。发布不到一周，便在GitHub上获得超1000个星标，国内外社交媒体累计浏览量超20万次。

模型在和鲸社区ModelWhale平台部署，用户无需本地配置即可在线体验。

发布至今，团队收到大量来自企业用户的反馈：LLM和AI Agent在真实数据分析场景中落地，严重缺少可复现的Benchmark来评估它们的能力。传统的代码生成Benchmark侧重于函数级编程，数据分析Benchmark侧重于单表查询，而真实企业场景中既要处理成百上千个文件的海量数据，又要完成复杂分析任务，这部分内容则长期处于评估空白。

为此，人大团队发布了CoDA-Bench，评估Agent在海量数据（平均每个环境～1000文件）中解决复杂分析任务的能力。

相关论文已被ICML 2026接收。

CoDA-Bench的论文、数据、评估代码已全部开源，支持一键评估Claude Code、Codex等主流智能体。

https://huggingface.co/papers/2606.15300

代码：

https://github.com/ruc-datalab/CoDA-Bench

数据：

https://huggingface.co/datasets/RUC-DataLab/CoDA-Bench