噪声搜索下最难的实时事实问答子集（Seal-0）
搜索增强问答的地狱难度子集：问题连人都要反复搜，考 agent 边搜边判断信源真假的能力。
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 3 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
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。
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。
DeepSeek·国内
DeepSeek-V3.1 发布文定位为首个混合推理架构模型：同一模型同时服务 deepseek-chat（非思考）与 deepseek-reasoner（思考），主打思考效率提升与 Agent 能力增强。评测分编码代理、搜索代理与思考效率三组：SWE-bench Verified 66、BrowseComp 30、AIME 2025（V3.1-Think）88.4。
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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。