大规模信息收集型智能体搜索评测（item-F1）
要求 agent 一次收集几十条结构化信息，按条目覆盖率打分，考广度搜索而非单点问答。
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 8 场模型发布（收录 9 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
通义将 Qwen3.8-Max 定位为当前 Qwen 家族最强大的模型，基于 Qwen 3.5 架构将参数规模扩展至 2.4 万亿（激活参数 95B），在编程、办公、科研与长周期任务上全面提升，并成为首个开源权重的 Qwen-Max 级模型（权重于下周发布）。已收录评测覆盖智能体编码与办公、多模态理解与操作、视频理解及长上下文等领域，Terminal-Bench 2.1 86.6、PaperBench 93。
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%。
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。
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%。
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。
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。
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。