GAIA-2
Meta ARE 通用智能体基准（GAIA 后继，动态场景）
基本信息
30 秒看懂
800 个模拟环境场景（执行/搜索/适应性/时间/歧义五项核心能力，加 Agent2Agent 与噪声两个增广能力），核心指标是 overall success rate 加分能力成功率（越高越好）；环境时间流动、事件动态发生，读分重点看 agent 在动态场景下的执行与适应性而非纯检索。
采用格局：Meta Muse 引用；Meta Agents Research Environments 发布
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
2026
2026-08-10
Meta / Llama·国际
参数29.6B（dense）+ 1.8B ViT模态文本·图像
Muse Glimmer 30B 被 Meta 定位为可在消费级设备上运行的开源代理模型（Apache 2.0，由 Muse Spark 蒸馏，24-32GB 显存可跑）。评测覆盖通用代理、代理编码、多模态与安全：MCP Atlas 75.5%、SWE-bench Verified 76.0%、AIME 2026 94.7%；另提供 K-Quant 量化档与 DFlash 投机解码加速。
开源权重端侧可运行代理增强多模态
查看模型变体与证据
GAIA-2 43.3%
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。