业界主流大模型评测基准

SimpleBench 是一个包含 213 道英文六选一题目的常识推理基准，覆盖时空推理、社会智能和语言对抗性问题。每道题运行 5 次并报告平均正确率；通常使用 temperature=0.7、top-p=0.95，o 系列模型除外。官方由 9 名参与者的小样本测得非专业人类基线 83.7%。

ARC-AGI-3 是面向智能体的交互式推理基准，要求在没有自然语言指令的环境中探索、推断目标、建立世界模型并规划行动。100% 表示达到人类基线的行动效率。成绩同时受模型、思考档位和评测环境影响。本站分别记录 Standard 与 Provider Adapter；后者支持供应商原生状态和上下文管理，具体实现见运行证据。不同环境的成绩分组展示，环境未核实的历史成绩不参与排名。

Terminal-Bench 4.0 是 Terminal-Bench 团队持续维护的终端智能体评测版本，于2026年8月28日正式发布，通过 66 个容器化专业计算机任务测量模型与 Agent 脚手架组成的完整系统。4.0 将每次 Agent 运行的超时上限统一调整为 8 小时，修复 19 个任务，并移除 8 个已饱和、容易触发拒答、存在公开解法或仍有质量与平台问题的任务。每个任务运行 5 次，榜单报告任务解决率及 95% 置信区间；因任务集和资源规则已发生破坏性变更，4.0 成绩不应与 3.0 或 2.x 直接对比。

CursorBench 是 Cursor 基于真实 Cursor 会话中的模糊、多文件任务构建的内部编程 Agent 评测。4.0 版新增长周期任务，覆盖编辑、重构、调查、意图理解、作业管理和设计一致性；官方同时提示小幅分数差异可能不具统计意义。任务、Agent harness 和评分口径由 Cursor 维护，因此结果应视为特定模型、思考档位与 Cursor 工具环境组成的系统成绩。