Benchmark

TAU-bench Retail

reasoning communication text

A benchmark for evaluating tool-agent-user interaction in retail environments. Tests language agents' ability to handle dynamic conversations with users while using domain-specific API tools and following policy guidelines. Evaluates agents on tasks like order cancellations, address changes, and order status checks through multi-turn conversations.

Top 10

榜单概览

1Claude Sonnet 4.586.22Claude Opus 4.182.43GLM-4.579.74GLM-4.5-Air77.95Qwen3-Next-80B-A3B-Thin…69.66Qwen3-235B-A22B-Thinkin…67.87GPT OSS 120B67.88Qwen3-Next-80B-A3B-Inst…60.99GPT OSS 20B54.8
数据说明

分数为 0-100 百分制综合成绩(Elo 榜为相对评分,仅供同榜内比较)。评测分数属事实数据,整理自公开评测体系与厂商公开资料,部分分数为厂商自报口径,不同榜单的评测方法与数据集可能存在差异,请结合多个榜单交叉参考。

Ranking

模型排名

名次 模型 机构 分数 来源
1 Claude Sonnet 4.5 Anthropic 86.2 来源
2 Claude Opus 4.1 Anthropic 82.4 来源
3 GLM-4.5 Zhipu AI 79.7 来源
4 GLM-4.5-Air Zhipu AI 77.9 来源
5 Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking Alibaba Cloud / Qwen Team 69.6 来源
6 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 Alibaba Cloud / Qwen Team 67.8 来源
7 GPT OSS 120B OpenAI 67.8 来源
8 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct Alibaba Cloud / Qwen Team 60.9 来源
9 GPT OSS 20B OpenAI 54.8 来源