多语言真实 GitHub issue 修复评测（Java/C++/Go 等）
SWE-bench 的多语言扩展：换 6-8 种语言的真实仓库修 bug，考语言面广的工程能力。
agent 产出 patch，按官方测试通过判定
共收录 7 场模型发布（收录 8 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
MiniMax·国内
MiniMax 发布 M2.7「Early Echoes of Self-Evolution」，定位为首个深度参与自身进化的 M 系列模型，支持 Agent Teams、复杂 Skills 与动态工具搜索。评测集中在智能体与编码，亮点如 SWE-Bench Pro 56.2%、MLE-Bench Lite 66.6%。
MiniMax·国内
MiniMax 将 M2.5 定位为「为真实生产力打造」，披露 20 万+ 真实环境 RL 训练与 Forge 智能体原生框架，并随附同能力 2 倍速的 M2.5-Lightning 档。已收录 22 项评测集中于编码、搜索与 Agent 工具调用：亮点 SWE-bench Verified 80.2%、tau2-Bench Telecom 97.8%。
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。
Moonshot AI / Kimi·国内
Moonshot 通过 Hugging Face 官方模型卡发布 Kimi-K2-Instruct-0905：K2 权重更新，上下文 128K→256K，强化智能体编码。评测集中于编码与智能体任务，亮点如 SWE-Bench Verified 69.2%、SWE-Dev 66.6%（五次全量重跑均值±标准差）。
Alibaba / Qwen·国内
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 以「Agentic Coding in the World」为定位发布，480B MoE/35B 激活，原生 256K 上下文（YaRN 可扩至 1M）。已收录 15 项评测集中于代码仓库、终端与浏览器/工具 Agent：亮点 SWE-bench Verified（OpenHands 500 turns）69.6、Terminal-Bench 37.5。
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。