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
  1. 1
    OpenAI2026.09.04 · Mini-SWE-agent · max
    62.9%
  2. 2
    OpenAI2026.09.29 · Mini-SWE-agent · max
    52.9%
  3. 3
    Anthropic2026.09.22 · Mini-SWE-agent
    47.1%
  4. 3
    Anthropic2026.09.28 · Mini-SWE-agent
    47.1%
  5. 5
    Google2026.09.30 · Mini-SWE-agent · high
    44.3%
  6. 6
    Anthropic2026.09.01 · Mini-SWE-agent
    40.0%
  7. 7
    Meta2026.10.12 · Mini-SWE-agent · max
    37.1%
  8. 8
    Moonshot AI2026.10.23 · Mini-SWE-agent · max
    31.4%
  9. 9
    OpenAI2026.09.22 · Mini-SWE-agent · max
    30.0%
  10. 10
    Anthropic2026.07.24 · Mini-SWE-agent
    27.1%

"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.