BixBench
FutureHouse 生物信息数据分析智能体评测
基本信息
30 秒看懂
FutureHouse 生信智能体评测：205 道题来自 60 个真实发表的 Jupyter 笔记本，模型自由探索数据后按「结论是否与科学家一致」计分（MCQ/开放式两种口径），越高越好；考的是多步真实数据分析而非死记知识。
采用格局：OpenAI GPT-5.5 引用；开源
评分协议
这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页；各厂商实际使用的执行框架（harness）与推理档位（effort）已逐条写在下方引用卡里。
可比性提示：同一评测的分数是「实验配置」的产物：只要评测版本（variant）、执行框架（harness）、推理档位（reasoning effort）、工具、采样参数、运行次数或聚合方式有任何一项不同，数字就不能直接横向比较。下方各厂商的分数如未写明协议细节，请只当作方向参考。
模型发布采用时间轴
共收录 1 场模型发布（收录 2 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
2026
2026-04-23
OpenAI·国际
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
OpenAI 发布 GPT-5.5，提供 low/medium/high/xhigh 推理档（另有非推理模式）。评测横跨智能体编码、知识工作、长上下文与科学/网络安全，亮点如 Terminal-Bench 2.0 82.7%、ARC-AGI-2 85.0%。
智能体编码知识工作长上下文网络安全
查看模型变体与证据
GPT-5.5 · BixBench 80.5%gpt-5-4 · BixBench 74.0%
数据缺口（本页暂未收录）
- 评测版本与子集（例如部分评测有 Diamond、Verified 等官方变体）以及数据集规模
- 各厂商使用的执行框架（harness / scaffold）与 Agent 工具配置
- 推理档位（reasoning effort）、采样参数（temperature / top-p）、运行次数与分数聚合方式
- 指标对应的随机猜测基线（chance baseline）与人类基线的实验条件
- 测试集污染检测结论，以及是否已饱和的结构化标注
以上字段暂缺时，本页不虚构数字；后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。
复现入口
引用
本页数据更新于 2026-09-20，依据厂商发布材料真实抓取；发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。