本研究深入分析了当前大语言模型智能体评估中存在的困境，并提出了首个面向深度研究场景的综合评估基准——。通过基于真实用户需求构建的 100 项高质量任务，以及创新的RACE和FACT评估框架，研究人员系统性地揭示了当前顶尖智能体的能力图谱。评测结果表明，不同智能体在能力上存在显著的权衡，例如，Gemini在报告的信息丰富度上领先，而Perplexity和OpenAI的智能体则在引用精确度上更具优势，

Minimax（深度）擅长信息检索、软件开发、文件和数据处理类任务，在信息检索场景中，Minimax（深度）会主动增加信息来源链接，增强检索召回的置信度，在交付网页等Coding场景中，Minimax（深度）的网站架构更成熟，主动增加搜索、筛选等功能，并通过多次的有效测试和Debug来提高网站的可用性；Minimax（深度）在多模态展示测评中获 3 分评级，运用动态渲染与语义聚合技术，完成展品名称

评测的核心逻辑如图2所示：输入一段视频或图像序列，通过待测的隐式动作模型（Latent Action Model, LAM）提取出动作表征 z ，随后通过浅层探测头（probing）来验证 z 的质量。△图2：LARYBench整体流程动作的定义由细到粗分为三个层级：本体动作：机器人操作的控制信号，主流使用末端位姿，包括腕部3D坐标、3D旋转角及夹爪开闭等。原子语义动作：本体动作聚合为可用自然语言

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我们在数据集上评测了当前主流代码智能体，包括商业版（Claude Code、Gemini CLI、CodeX、Qwen Code）和基于 ADK 的最小化智能体（使用 Claude-4.5-Sonnet、Gemini-3-Pro、GPT-5.2、Qwen3-Coder 等作为骨干模型）。代码修改量方面，GPT-5.2 和 Gemini-3-Pro 改动较大（约 1500 行），而 Claude C

最近进入科技社区，大概率会被问到一句话：“你了吗？别误会，这可不是真去搞水产养殖，而是指给AI大模型装上“手脚”——这类智能体框架。它能让 AI 从只会“动嘴”出主意，变成能“动手”操作电脑、写周报、改bug的得力助手，。春节后热度不减，国内大厂和创业公司也纷纷入局，Kimi、腾讯、阿里、字节等都推出了自家的“Claw”产品。今天我们就来盘点一下市面上的“龙虾”到底有啥区别，看看哪只最适合你。

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当你的个人 AI 助手声称你的偏好，它真的你吗？随着大语言模型在长对话场景中的广泛应用，「记忆能力」已成为衡量对话助手智能水平的关键指标。然而，现有的记忆评测基准几乎都采用静态、离线策略的方式——这就像用「复盘」来评价棋手水平：给你一盘别人下过的棋，问你下一步怎么走。棋手读取的棋局与自己的落子风格无关，评测的只是单点决策能力。记忆评测同样如此，让助手在预先生成的对话历史上作答，交互轨迹与助手自身的

AMO-Bench 的发布及其评测结果，为行业提供了一个观察大模型数学推理能力边界的窗口。从评测数据来看，Gemini 3 Pro 的 63.1% 确立了新的性能基准，而Kimi-K2-Thinking 则展现了国产模型的惊人追赶速度。但值得注意的是，SOTA 模型仍有近 40% 的题目未能稳定解决，这表明复杂数学推理依然是当前 AI 技术亟待攻坚的深水区。

但鉴于世界时区体系包含 24 个时区，该测评项要求以不同时区典型城市为例展示当前时间，实际呈现的时区对应城市数量不足，存在内容缺失情况，未能构建完整覆盖的世界时钟信息体系，且存在事实性错误，将迪拜的时区划分在亚洲时区里，未完全满足测评设定的需求标准。生成的代码结构完整，耗时较长，能够生成完整的前端演示文稿代码和6张幻灯片，涵盖产品介绍、市场分析、功能特性、评测体系和模型对比等模块，产品介绍模块与官