全开源金融搜索与推理智能体评测（T1/T2/T3 三档）
复现金融分析师的真实检索链路：查政策、找数据、算结论，考带工具的金融研究能力，中英混合题。
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。
共收录 5 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
ByteDance Seed / 豆包·国内
字节 Seed 系列页将 Seed2.0 Lite 定位为 Seed 基础模型系列首个全模态（omni-modal）理解模型，原生支持视频、图像、音频与文本的统一理解，并升级 Agent、Coding 与 GUI 能力，兼顾输出质量与响应速度，适合通用生产级场景。已收录评测覆盖文本智能体与编码、多模态理解、GUI 操作及视频与音频理解等领域，GPQA Diamond 88.4%、OSWorld Verified 64.4%。
Moonshot AI / Kimi·国内
发布文以“视觉智能体智能”为题，将 K2.5 定位为在 K2 基础上经 15T 视觉+文本混合语料继续预训练的原生多模态模型，Agent Swarm 最多 100 个子智能体/1500 步。45 项评测覆盖视觉理解、视频、智能体搜索与编码，亮点为 OCRBench 92.3 与 BrowseComp（Agent Swarm 模式）78.4。
ByteDance Seed / 豆包·国内
本发布含 3 个变体，各变体规格见模型详情。
Seed1.8 被发布文定位为通用化 Agentic 模型，覆盖 GUI/浏览器/移动操作、代理搜索、代理编码与经济价值领域任务，并提供三种思考模式。评测横跨代理、数学、STEM、知识、多模态与长视频等约 13 组：GAIA 87.4、BrowseComp-zh 81.3、AIME-25 94.3。
Moonshot AI / Kimi·国内
月之暗面将 Kimi K2 Thinking 定位为思考型智能体（thinking agent），通过同时扩展思考 token 与工具调用步数推进测试时扩展前沿，可跨数百步规划、推理、执行与调整，全部评测结果以 INT4 QAT 精度报告。已收录评测覆盖通用推理、数学、智能体检索、编码与终端等领域，HLE 带工具 44.9（Heavy Mode 51.0）、SWE-bench Verified 71.3。
MiniMax·国内
发布文以“简中之巧（Ingenious in Simplicity）”为题，将 M2 定位为 agent 优先的开源权重模型，价格约为 Claude Sonnet 的 8%、速度约 2 倍。9 项评测集中于智能体编码、工具调用与搜索，亮点为 GAIA（纯文本）75.7 与 τ²-Bench 77.2。
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。
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。