Terminal-Bench-Science 0.1

引用多め高いほど良い
何を測定しますか?
現役の科学者が出した研究課題で、AIエージェントがターミナルで信号の復元・モデルの較正・証明といった実際の研究作業をこなせるかを見ます。
誰がどのように評価しますか?
生命・物理・地球・数学・工学の5分野70課題を、課題を出した人が書いた検証テストで合否だけ判定します(部分点なし)。Vals AIが全モデルを同じハーネスで1回ずつ、1課題8時間まで実行します。
スコアの読み方
スコアは0〜100%です。高いほど良い結果です。メーカーが自社エージェントで3回実行した公式の数値とは比較できず、たいてい低めに出ます。まだ0.1版です。
最高スコア62.9%GPT-6 Astra
測定したモデル36件
最終更新2026.11.05
モデルのリリース時期(右が最新)
その時点の最高記録上ほど良い
  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%

「作業ツール」はAIが課題を解くときに使った実行環境(エージェントプログラム)です。同じモデルでも作業ツールと推論の強さによってスコアが大きく変わることがあります。

スコアの出どころ

  • 独立した測定:試験の作成元ではない機関が同じ方法で自ら実行して公開したスコアです。