Terminal-Bench-Science 0.1
인용 많음높을수록 좋음
- 무엇을 측정하나요?
- 현직 과학자들이 낸 연구 과제로, AI 에이전트가 터미널에서 신호 복원·모델 보정·증명 같은 실제 연구 작업을 해내는지 봅니다.
- 누가 어떻게 평가하나요?
- 생명·물리·지구·수학·공학 다섯 분야의 70개 과제를 과제를 낸 사람이 쓴 검증 테스트로 통과·실패만 가립니다(부분 점수 없음). Vals AI가 모든 모델을 같은 하네스로 한 번씩, 과제당 8시간까지 돌립니다.
- 점수 읽는 법
- 점수는 0~100%입니다. 높을수록 좋습니다. 제조사가 자기 에이전트로 세 번 돌린 공식 수치와 비교할 수 없고, 대체로 더 낮게 나옵니다. 아직 0.1 판입니다.
최고 점수62.9%GPT-6 Astra
측정한 모델36개
최근 갱신2026.11.05
모델 출시 시기 (오른쪽이 최신)
그때까지의 최고 기록위로 갈수록 좋음
순위모델실행 조건출시일가격/1M점수
- 1Mini-SWE-agent · max2026.09.04$4062.9%
- 2Mini-SWE-agent · max2026.09.29$852.9%
- 3Mini-SWE-agent2026.09.22$1647.1%
- 3Mini-SWE-agent2026.09.28$847.1%
- 5Mini-SWE-agent · high2026.09.30$844.3%

- 6Mini-SWE-agent2026.09.01$4040.0%
- 7Mini-SWE-agent · max2026.10.12$1637.1%
- 8Mini-SWE-agent · max2026.10.23$831.4%
- 9Mini-SWE-agent · max2026.09.22$830.0%
- 10Mini-SWE-agent2026.07.24$2027.1%
"작업 도구"는 AI가 과제를 풀 때 함께 쓴 실행 환경(에이전트 프로그램)입니다. 같은 모델이라도 작업 도구와 추론 강도에 따라 점수가 크게 달라질 수 있습니다.
점수 출처 구분
- 독립 측정: 시험을 만든 곳이 아닌 기관이 같은 방식으로 직접 돌려 공개한 점수입니다.