SWE-bench 官方多语言扩展：42 个仓库 300 个任务，覆盖 C/C++/Go/Java/JS/PHP/Python/Rust/TS 九种语言的真实 Issue 修复
整体分数低于 Python 版 SWE-bench Verified——非 Python 生态的工程适配仍是短板。
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 20 场模型发布（收录 21 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
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。
Alibaba / Qwen·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
Qwen3.8-Flash-Next 被发布文定位为迈向极致性价比的全新架构预览（GDN+QSA 混合注意力、N-gram Embedding、Muon 优化器），为 Qwen4 架构探路。评测覆盖代理编码/办公、多模态代理与通用推理：SWE-bench Pro 62.5、CoWorkBench 73.9、Toolathlon Verified 73.5、AndroidWorld 84.5。
Tencent / 腾讯混元·国内
腾讯发布混元 Hy3：295B 总参/21B 激活 MoE、256K 上下文、三种思考模式，Apache 2.0 开源。评测覆盖编码、智能体搜索与推理，亮点如 SWE-bench Verified 78%、BrowseComp 84.2%。
StepFun / 阶跃星辰·国内
Step 3.7 Flash 被阶跃星辰定位为面向真实场景代理的高效率 Flash 模型，支持三档推理级别、最高 400 tok/s。评测覆盖通用代理、编码与长上下文/视觉：BrowseComp 75.8%、HLE w. tool 47.2%、SWE-bench Verified 76.5%、V* 95.29%。
Alibaba / Qwen·国内
发布文以“智能体新前沿”为题，将 Qwen3.7-Max 定位为面向智能体时代的新一代旗舰（经阿里云百炼 API 提供，在 Claude Code/OpenClaw/Qwen Code 间泛化）。40 余项评测覆盖智能体编码、工具与办公场景及数理推理，亮点为 HMMT 2026 二月场 97.1 与 SWE-bench Verified 80.4。
DeepSeek·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
DeepSeek 发布 V4 预览版「迈入百万上下文普惠时代」，V4-Pro 为旗舰：1M 上下文、思考/非思考双模式、reasoning_effort high/max。评测覆盖推理、编码、智能体与百万级长上下文，亮点如 GPQA Diamond 90.1%、Codeforces 3206。
Moonshot AI / Kimi·国内
Kimi K2.6 是月之暗面的开源编码旗舰（Advancing Open-Source Coding），主打长程编码与代理蜂群（300 子代理 / 4000 步）。评测横跨编码、代理、数学与视觉：SWE-bench Verified 80.2、SWE-Bench Pro 58.6、Terminal-Bench 2.0（Terminus-2）66.7、HLE-Full w/ tools 54.0。
Anthropic·国际
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
Anthropic 将 Claude Opus 4.7 定位为在高级软件工程上较 Opus 4.6 显著提升、最难任务上增益尤为明显的旗舰模型，同时大幅增强视觉分辨率；这也是首个按 Project Glasswing 分级防护方案发布的模型。已收录评测覆盖智能体编码与终端、长上下文检索、计算机操作、网络安全与多学科推理等领域，SWE-bench Verified 87.6、GPQA Diamond 94.2。
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%。
ByteDance Seed / 豆包·国内
字节 Seed 系列页将 Seed2.0 Lite 定位为 Seed 基础模型系列首个全模态（omni-modal）理解模型，原生支持视频、图像、音频与文本的统一理解，并升级 Agent、Coding 与 GUI 能力，兼顾输出质量与响应速度，适合通用生产级场景。已收录评测覆盖文本智能体与编码、多模态理解、GUI 操作及视频与音频理解等领域，GPQA Diamond 88.4%、OSWorld Verified 64.4%。
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%。
Z.ai / 智谱 GLM·国内
智谱以「From Vibe Coding to Agentic Engineering」为主题发布 GLM-5：744B 总参/40B 激活的 MoE（DSA 架构，28.5T 预训练 tokens），MIT 许可开源。评测覆盖推理、编码与通用智能体，亮点如 HMMT 2025.11 96.9%、τ²-Bench 89.7%。
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。
Z.ai / 智谱 GLM·国内
发布文以“推进编码能力”为题，将 GLM-4.7 定位为编码与智能体任务导向的模型，支持交错/保留/回合级思考模式。17 项评测覆盖数理推理、代码智能体与通用智能体，亮点为 HMMT 2025 二月场 97.1 与 τ²-Bench 87.4（SWE-bench Verified 73.8）。
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 将 V3.2-Exp 定位为引入 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）、聚焦长上下文训练与推理提效的实验性版本，训练设置与 V3.1-Terminus 严格对齐、公开评测表现基本持平，API 价格同步下调超 50%（页面未给出具体单价）。已收录评测覆盖通用知识、数学推理、代码与中英文检索等领域，Codeforces Div1 2121、AIME 2025 89.3。
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）。
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。
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。
Moonshot AI / Kimi·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
Kimi K2 以「Open Agentic Intelligence」为定位发布，Kimi-K2-Instruct 为后训练的非思考（reflex-grade）MoE 模型（1T 总参/32B 激活）。已收录 32 项评测覆盖代码、数学、知识与 Agent 工具使用：亮点 SWE-bench Verified（Agentic Coding）65.8、MMLU 89.5。
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。