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模型转述
Terminal-Bench 2.0测试AI智能体能否像开发者一天的工作那样,连续完成多步骤、无人值守的终端任务——编译代码、训练模型、配置服务器。斯坦福大学2026年AI指数报告显示,该基准上的智能体准确率一年内几乎翻两番,达到 2026年初的77.3%,高于2025年2月的20%
已核实 2026-09-02
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- 顶尖AI模型正快速追上那些本应让它们止步的基准测试。一年前,它们在"人类终极考试"(Humanity's Last Exam,一项专为AI设计、对人类专家友好的2700题高难度测试)上的准确率还不到10%。如今准确率已达到 人类终极考试准确率38.3%,高于一年前的不到10%
- AI智能体在OSWorld真实电脑任务基准测试中(涵盖Ubuntu、Windows和macOS的文件操作与多应用工作流)的成功率过去长期只有1%至12%。斯坦福《2026年AI指数报告》显示,表现最佳的模型Claude Opus 4.5如今准确率达66.3%,与72.35%的人类基线仅差6个百分点 OSWorld基准测试准确率达66.3%
- Epoch AI 的能力指数把前沿模型放在同一把尺子上衡量，并将趋势拐点定在2024年4月，即推理模型与强化学习成为前沿训练主流之时。拐点之前，前沿水平每年提高8.3分；拐点之后， 每年15.5分，速度是此前的1.85倍