Benchmark

Terminal-Bench

reasoning code text

Terminal-Bench is a benchmark for testing AI agents in real terminal environments. It evaluates how well agents can handle real-world, end-to-end tasks autonomously, including compiling code, training models, setting up servers, system administration, security tasks, data science workflows, and cybersecurity vulnerabilities. The benchmark consists of a dataset of ~100 hand-crafted, human-verified tasks and an execution harness that connects language models to a terminal sandbox.

语言EN
满分1
参评模型41

模型排名

名次 模型 机构 分数 来源
1 GPT-5.6 Sol OpenAI 88.8 来源 ↗
2 Claude Fable 5 Anthropic 88.0 来源 ↗
3 GPT-5.6 Terra OpenAI 87.4 来源 ↗
4 GPT-5.6 Luna OpenAI 84.7 来源 ↗
5 GPT-5.5 OpenAI 84.1 来源 ↗
6 Grok 4.5 xAI 83.3 来源 ↗
7 GLM-5.2 Zhipu AI 82.7 来源 ↗
8 Claude Sonnet 5 Anthropic 80.4 来源 ↗
9 Muse Spark 1.1 Meta 80.0 来源 ↗
10 Gemini 3.5 Flash Google 76.2 来源 ↗
11 GPT-5.4 OpenAI 75.1 来源 ↗
12 Claude Opus 4.8 Anthropic 74.6 来源 ↗
13 Claude Opus 4.7 Anthropic 73.8 来源 ↗
14 LongCat-2.0 Meituan 70.8 来源 ↗
15 Gemini 3.1 Pro Preview Google 70.3 来源 ↗
16 Claude Opus 4.6 Anthropic 70.2 来源 ↗
17 Qwen3.7 Max Alibaba Cloud / Qwen Team 69.7 来源 ↗
18 Claude Sonnet 4.6 Anthropic 67.0 来源 ↗
19 MiniMax-M3 MiniMax 66.0 来源 ↗
20 GLM-5.1 Zhipu AI 65.1 来源 ↗
21 DeepSeek V4 Pro DeepSeek 64.7 来源 ↗
22 Kimi K2.6 Moonshot AI 64.3 来源 ↗
23 Step 3.7 Flash StepFun 59.6 来源 ↗
24 Nemotron 3 Ultra 550B A55B NVIDIA 56.4 来源 ↗
25 MAI-Code-1-Flash Microsoft 54.8 来源 ↗
26 MiniMax-M2.7 MiniMax 51.1 来源 ↗
27 Claude Sonnet 4.5 Anthropic 50.0 来源 ↗
28 Claude Opus 4.1 Anthropic 43.3 来源 ↗
29 Claude Haiku 4.5 Anthropic 41.0 来源 ↗
30 GLM-4.6 Zhipu AI 40.5 来源 ↗
31 Claude Opus 4 Anthropic 39.2 来源 ↗
32 DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek 37.7 来源 ↗
33 GLM-4.5 Zhipu AI 37.5 来源 ↗
34 Laguna XS 2.1 Poolside 37.5 来源 ↗
35 Claude Sonnet 4 Anthropic 35.5 来源 ↗
36 Claude 3.7 Sonnet Anthropic 35.2 来源 ↗
37 DeepSeek-V3.1 DeepSeek 31.3 来源 ↗
38 GLM-4.5-Air Zhipu AI 30.0 来源 ↗
39 Kimi K2 Instruct Moonshot AI 30.0 来源 ↗
40 Kimi K2-Instruct-0905 Moonshot AI 25.0 来源 ↗
41 DeepSeek-R1-0528 DeepSeek 5.7 来源 ↗