Gemeinsamer Benchmark-Umfang · τ²-bench Core

Agentenvergleich innerhalb desselben Benchmarks

Die folgenden Einträge decken denselben Benchmark-Umfang ab. Ihre exakten Gerüste, Modellversionen, Daten und ursprünglichen Quellwerte bleiben sichtbar.

Ein höherer Ausgangswert bedeutet lediglich eine bessere Leistung bei diesem Benchmark und dieser Konfiguration. Es handelt sich nicht um einen Wert, der einen Vergleich über verschiedene Benchmarks hinweg ermöglicht oder Aufschluss über die Einsatzreife in der Produktion gibt.

Gleiches mit Gleichem vergleichen

Entscheidungsübersicht

Nur Konfigurationen derselben Benchmark-Version und desselben Aufgabenumfangs können in einem Vergleich gegenübergestellt werden.

Von der Quelle gemeldete Daten; fehlende Werte bleiben unbekannt.
Zhipu AIτ² standard agent · GLM-5 · thinking
Durchschnittliche Erfolgsquote¹81.01%Kosten pro erfolgreich erledigter AufgabeNicht veröffentlichtVeröffentlichte ErgebnisspanneNicht veröffentlicht
Agentendetails
Alibaba Cloudτ² standard agent · Qwen3.5-397B-A17B · thinking
Durchschnittliche Erfolgsquote¹87.91%Kosten pro erfolgreich erledigter AufgabeNicht veröffentlichtVeröffentlichte ErgebnisspanneNicht veröffentlicht
Agentendetails
18 – Identische oder nicht gemeldete Felder ausgeblendet
Agentensystemτ² standard agent · GLM-5 · thinkingτ² standard agent · Qwen3.5-397B-A17B · thinking
Konfiguration
BasismodellGLM-5Qwen3.5-397B-A17B
Quellmodell-ID oder -bezeichnungGLM-5 · thinkingQwen3.5-397B-A17B · thinking
Ergebnis
Durchschnittliche Erfolgsquote¹81.01%87.91%
Quelle
Quelle öffnenQuelle öffnenQuelle öffnen

Konfiguration

τ² standard agent · GLM-5 · thinking

Basismodell
GLM-5
Quellmodell-ID oder -bezeichnung
GLM-5 · thinking

τ² standard agent · Qwen3.5-397B-A17B · thinking

Basismodell
Qwen3.5-397B-A17B
Quellmodell-ID oder -bezeichnung
Qwen3.5-397B-A17B · thinking

Ergebnis

τ² standard agent · GLM-5 · thinking

Durchschnittliche Erfolgsquote¹
81.01%

τ² standard agent · Qwen3.5-397B-A17B · thinking

Durchschnittliche Erfolgsquote¹
87.91%

Quelle

Von der Quelle gemeldete Daten; fehlende Werte bleiben unbekannt.

Vor der Einführung validieren

Öffentliche Rankings erstellen eine Vorauswahl. Ein kleiner privater Test zeigt, ob die Konfiguration zu Ihrer Arbeit passt.

  1. 1

    Wählen Sie 10–20 repräsentative Aufgaben und definieren Sie eine klare Bestehensbedingung.

  2. 2

    Legen Sie Agent, Modell, Tools, Berechtigungen und Budget vor dem Test fest.

  3. 3

    Führen Sie jede wichtige Aufgabe mehrmals aus; erfassen Sie Erfolg, Kosten, Zeit und menschliche Übernahmen.

  4. 4

    Fehler und Risiken bei der Datenverarbeitung vor einer Produktionsentscheidung prüfen.

Agentenverzeichnis und -bewertungen