Job Bench
Kimi K3 发布页 Agentic 组的职业任务评测行(页面仅打印 Job Bench)
基本信息
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Kimi 自报读分 52.9(同表竞品:Fable 5 57.4 / GPT-5.6 Sol 46.5 / Opus 4.8 48.4 / GPT-5.5 38.3 / GLM-5.2 43.4);评测定义与题量未随发布公开。注意:本仓另有 jobbench 实体(arXiv 2605.26329,130 个职业委派工作流任务)——两者是否同指未确证,比分前需回溯各发布页脚注。
采用格局:Moonshot AI Kimi K3 发布页登记行;社区另有 job-bench.github.io 站点线索,未核验
评分协议
Kimi K3 发布页 Full Benchmark Table / Agentic 组;reasoning effort max,temperature 1,top_p 1
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
2026-07
Moonshot AI / Kimi·国内
上下文1M模态文本·图像
Kimi K3 以「Open Frontier Intelligence」为定位发布(权重承诺 2026-07-27 前开源),评测统一 reasoning effort=max、temperature=1.0。已收录 35 项以上评测覆盖编码、Agent、搜索与多模态:亮点 Terminal-Bench 2.1 88.3、BrowseComp(1M 上下文)90.4。
开源权重推理增强1M 长上下文Agentic
查看模型变体与证据
Job Bench 52.9
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。