Scale AI SWE Atlas 代码库问答子赛道
SWE Atlas 的代码库问答子赛道（124 题），程序化检查 + rubric 混合评分、准确率附置信区间；Scale 官方榜单榜首 Opus 5 约 63.2%。
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 4 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
Meta / Llama·国际
Meta 专为长程软件工程与智能体工具循环优化的前沿多模态大模型，相较 1.2 版本减少 20% 工具调用与 25% 输出 token；在 DeepSWE v1.1 达到 75.4%、Terminal-Bench 2.1 88.8%、SWE-Atlas Codebase QnA 59.4% 以及 1M 上下文 MRCR 98.1%，支持 max 与 xhigh 双推理档位。
Tencent / 腾讯混元·国内
发布文将 Hy4 preview 定位为 770B 总参/49B 激活、1M 上下文、Apache 2.0 开源的旗舰预览版（各模型均按最高推理档评测）。46 项评测集中于智能体编码与搜索、工作智能体及 STEM 推理，亮点为 Terminal-Bench 2.1 85.4 与 SWE-bench Multilingual 82.9。
Meta / Llama·国际
Meta 将 Muse Spark 1.1 定位为可主动管理自身 1M token 上下文窗口的智能体基础模型，随发布同步上线 Meta Model API 公测，并已在 Meta AI 应用与 meta.ai 的 Thinking 模式可用。已收录评测覆盖智能体编码与工具调用、计算机操作、网络安全及生物/化学安全评估等领域，Terminal-Bench 2.1 80.0%、OSWorld Verified 80.8%。
MiniMax·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
MiniMax M3 被发布文定位为将前沿编码、1M 上下文与原生多模态合一的单模型（Frontier Coding, 1M Context, Native Multimodality - All in One Model），采用 MSA 稀疏注意力并支持思考开关。评测覆盖编码、协作代理、GUI 与多模态：SWE-Bench Verified 80.5、BrowseComp 83.52、OSWorld-Verified 70.06、IMO 2025 35/42。
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。