C³-Bench

腾讯 Hunyuan 出品的 Agent 多任务鲁棒性评测:复杂工具关系、关键隐藏信息、动态决策路径三类挑战

基本信息

类别
Agent 与环境
官网 / 数据集
https://arxiv.org/abs/2505.18746
论文
https://arxiv.org/abs/2505.18746

30 秒看懂

考工具依赖、长上下文信息依赖与频繁策略切换下的鲁棒性(49 个 agent 参测);Hunyuan-A13B Instruct 表 Agent 组读 63.5——注意名字里的 C3 与中文阅读理解数据集 C3 无关,也常见被误读为纯工具调用榜。

采用格局:腾讯 Hunyuan 出品;Hunyuan-A13B README 明确把它与 BFCL-v3、τ-Bench 并列为 agent 能力锚点

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 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20

2025
2025-06-27 Tencent / 腾讯混元·国内

Hunyuan-A13B-Instruct / Hunyuan-A13B-Pretrain / Hunyuan-A13B-Instruct-FP8 / Hunyuan-A13B-Instruct-GPTQ-Int4

本发布含 4 个变体,各变体规格见模型详情。

腾讯混元以「细粒度 MoE、80B 总参/13B 激活」开源 A13B 系列,Instruct 为指令版(256K 上下文,/think 与 /no_think 双模式,默认慢思考)。已收录 21 项 Instruct 表评测覆盖知识、数学、代码与 Agent 工具调用:亮点 AIME24 87.3、GPQA Diamond 71.2。

开源权重细粒度 MoE256K 长上下文快慢思考双模式

查看模型变体与证据

Hunyuan-A13B-Instruct · C³-Bench 63.5

数据缺口(本页暂未收录)

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。