τ²-Bench 评测基准详情

为了解决大模型的Agent操作依赖交互和人工处理这个问题,普林斯顿大学与 Sierra Research 的研究团队在 2025 年 6 月提出了 τ²-Bench(Tau-Squared Benchmark),并发布了论文《τ²-Bench: Evaluating Conversational Agents in a Dual-Control Environment》。 它是对早期 τ-Bench 的扩展版本,旨在建立一种标准化方法,评估智能体在与用户共同作用于环境时的表现。

Views458
问题数量
2285
发布机构
个人
评测类别
Agent能力评测
评测指标
Accuracy
支持语言
中文
难度等级
中等难度

简介

用于评估大模型智能体在双控(人机协同)环境下任务执行与沟通能力的开放基准

τ²-Bench 大模型得分排行榜

数据来源:DataLearnerAI

模式说明:
normal
thinking
low
medium
high
deeper thinking
parallel_thinking
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