[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-benchlm-agent-tool-use-benchmarks-2026-zh":3,"article-related-benchlm-agent-tool-use-benchmarks-2026-zh":38,"series-research-f7bb2a7e-9b8a-45ec-bd48-c3dd41c8662a":88},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":30,"views":34,"created_at":35,"published_at":36,"topic_cluster_id":37},"f7bb2a7e-9b8a-45ec-bd48-c3dd41c8662a","benchlm-agent-tool-use-benchmarks-2026-zh","BenchLM 2026：AI Agent 模型排行","\u003Cp data-speakable=\"summary\">BenchLM \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fllm-leaderboard-2026-top-models-compared-zh\">2026\u003C\u002Fa> 用 26 個基準排 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-agent\">AI agent\u003C\u002Fa> 模型，重點看工具呼叫、瀏覽器、終端機和電腦控制。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這份榜單不是在比誰最會聊天。它是在比誰真的會做事。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbenchlm.ai\u002Fllm-agent-benchmarks\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BenchLM\u003C\u002Fa> 現在追蹤 26 個 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fbenchmark\">benchmark\u003C\u002Fa>，還把核心 agent 分數拆成 verified-only 排名。說白了，就是先把來源不清楚的資料踢掉。\u003C\u002Fp>\u003Cp>最上面那個數字很直白。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OpenAI\u003C\u002Fa> 的 GPT-5.5 Pro 拿到 90.1。最佳 open-weight 模型則是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhcompany.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">H Company\u003C\u002Fa> 的 Holo3-35B-A3B，分數是 82.6。兩者差了 7.5 分，這不是小誤差。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>指標\u003C\u002Fth>\u003Cth>數值\u003C\u002Fth>\u003Cth>意思\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>追蹤 benchmark 數\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>26\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>BenchLM 看的是一整包 agent 測試\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>核心加權 benchmark\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>3\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Terminal-Bench 2.0、OSWorld-Verified、BrowseComp\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Agentic 權重\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>22%\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>工具使用是整體分數最大類別\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>驗證榜首\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>90.1\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>GPT-5.5 Pro\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>最佳 open-weight\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>82.6\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Holo3-35B-A3B\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>為什麼 agent benchmark 比聊天分數重要\u003C\u002Fh2>\u003Cp>以前很多榜單只回答一件事。哪個模型最會寫字。這件事有用，但不夠。因為 agent 工作不是單輪問答。它要呼叫 API，要查資料，要記住前一步做了\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-goland-is-more-than-just-a-go-ide-zh\">什麼\u003C\u002Fa>。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780317190055-uee0.png\" alt=\"BenchLM 2026：AI Agent 模型排行\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>你可能會想問。模型不是都能輸出很漂亮的答案嗎。對，但漂亮不等於能執行。它可能會寫得像樣，實際上一到 function calling 就亂掉。參數少一個、順序錯一個，整個流程就炸了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>BenchLM 把 agentic 類別放到 22%。這是它整體評分裡最大的一塊。這個權重很誠實。市場現在看的不是誰話術最好，而是誰能在軟體裡把工作做完。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個分類也很實際。它把能力拆成幾塊：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fbenchlm.ai\u002Fllm-agent-benchmarks\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">核心加權 benchmark\u003C\u002Fa>，直接決定排名\u003C\u002Fli>\u003Cli>工具呼叫與 MCP 任務，測 function execution\u003C\u002Fli>\u003Cli>瀏覽器、桌面、手機控制，測真實介面操作\u003C\u002Fli>\u003Cli>研究與航空等專門工作流\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這種拆法很重要。因為 agent 能力很不平均。有的模型在結構化輸出很穩，但一進瀏覽器就卡住。有的在 terminal 很強，到了桌面 UI 又開始手忙腳亂。BenchLM 讓這些差異直接攤開。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>驗證榜單才看得到真訊號\u003C\u002Fh2>\u003Cp>BenchLM 說得很明白。現在只顯示有 exact source record 的核心 agent rows。沒有驗證來源的手動資料，不算進 displayed agentic score。這個做法我覺得很對。leaderboard 最怕混進來一堆來源不明的東西。\u003C\u002Fp>\u003Cp>agent benchmark 本來就容易飄。今天一個版本，明天一個版本。再加上不同資料來源，分數很容易被洗得亂七八糟。把 verified-only 拉出來，至少還能知道自己在看什麼。\u003C\u002Fp>\u003Cp>榜單前段很擠。\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fopenai\">OpenAI\u003C\u002Fa> 佔了前兩名，\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fanthropic\">Anthropic\u003C\u002Fa> 的 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fclaude\">Claude\u003C\u002Fa> 也有多個版本進前 10。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google Gemini\u003C\u002Fa> 的 Gemini 3.5 Flash 則落在 77.2。open-weight 也沒缺席，Holo3、DeepSeek、Qwen 都有存在感。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>“The ability to use tools and complete multi-step tasks is the strongest differentiator between models in production use.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話出自 BenchLM 的 FAQ。講白了就是。模型會聊天沒什麼稀奇。能不能用工具、能不能跑完多步驟流程，才是生產環境的分水嶺。\u003C\u002Fp>\u003Cp>先看幾個 verified 排名的高分：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>GPT-5.5 Pro — 90.1\u003C\u002Fli>\u003Cli>GPT-5.4 Pro — 89.3\u003C\u002Fli>\u003Cli>Holo3-35B-A3B — 82.6\u003C\u002Fli>\u003Cli>Claude Mythos Preview — 82.4\u003C\u002Fli>\u003Cli>GPT-5.5 — 81.5\u003C\u002Fli>\u003Cli>Claude Opus 4.8 — 80.1\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這個落差有意思。第一名和最佳 open-weight 差了 7.5 分。對產品團隊來說，這已經夠影響選型了。尤其你如果要做自動化客服、資料處理，或者內部系統操作，這種差距會直接反映在 retry 次數上。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>核心 benchmark 組合，透露模型怎麼做事\u003C\u002Fh2>\u003Cp>BenchLM 的 agentic 分數，是三個 benchmark 的加權平均。Terminal-Bench 2.0 佔 40%。OSWorld-Verified 佔 35%。BrowseComp 佔 25%。這個權重很像在說。終端機最重要，桌面控制其次，網頁\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fanthropic-coding-agents-research-ops-zh\">研究\u003C\u002Fa>也不能忽略。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780317191176-3egz.png\" alt=\"BenchLM 2026：AI Agent 模型排行\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>這也解釋了為什麼有些模型排名會跳。終端機強的模型，會因為 code execution 穩而往上爬。UI 做得好的模型，也可能因為 terminal 不行而掉分。單看總分，很容易誤判。\u003C\u002Fp>\u003Cp>幾個例子很能看出差異：\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Claude Opus 4.8 在 Terminal-Bench 2.0 是 74.6，在 OSWorld-Verified 是 83.4\u003C\u002Fli>\u003Cli>DeepSeek V4 Pro (Max) 在 Terminal-Bench 2.0 是 67.9，在 BrowseComp 是 83.4\u003C\u002Fli>\u003Cli>Qwen3.7 Max 的 overall 是 69.7，表格顯示總欄位有 92\u003C\u002Fli>\u003Cli>GPT-5.4 mini 的 overall 是 65.6，Terminal-Bench 2.0 是 60，OSWorld-Verified 是 72.1\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這些數字很像在提醒你。沒有哪個模型是全能的。你要做的是找出你的工作流最怕哪種失誤。是查錯資料。還是下錯指令。還是卡在 UI 轉換。答案不同，模型選擇就不同。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>工具呼叫和 MCP，現在是正規考題\u003C\u002Fh2>\u003Cp>BenchLM 不只看總分。它也追蹤工具使用與 function calling 的 benchmark。像是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fberkeley-nest\u002Fberkeley-function-call-leaderboard\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BFCL v4\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Famazon-science\u002Ftoolathlon\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Toolathlon\u003C\u002Fa>，還有 MCP 相關測試，像 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MCP\u003C\u002Fa> Atlas 和 MCP-Tasks。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這些測試很貼近現在的產品實作。因為真正麻煩的不是讓模型講話。是讓它選對工具。再把對的參數塞進去。出錯時還能自己修正。這一段才是 agent 工程最花時間的地方。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果模型只會吐漂亮文字，實際上還是很脆。它可能在第一步就把 API 格式打歪。也可能在第二步忘了前面查過什麼。這種錯不會出現在一般聊天評測裡，但在真實產品裡會一直燒你的伺服器和人力。\u003C\u002Fp>\u003Cp>BenchLM 的 FAQ 也把這件事講得很直接。function calling 讓 LLM 去呼叫外部工具、API 或資料庫。這對搜尋網頁、查資料庫、寄信、控制其他軟體都很重要。這就是現在 agent 的基本門檻。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你想看更多評測脈絡，OraCore 也寫過 \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fmodel-benchmarks-why-weights-matter\">benchmark 權重為什麼重要\u003C\u002Fa>，還有 \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fagentic-evals-for-production-ai\">production AI 的 agentic evals\u003C\u002Fa>。這兩篇跟這份榜單放一起看，會比較完整。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>開發者該怎麼看這份榜單\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果你今天要上 agent，這份榜單有一個很實用的價值。它把 hype 和任務適配分開了。會寫字，不代表會做事。分數高，也不代表能直接接你的工具鏈。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我會這樣看。你要混合 terminal 和 browser 工作，就先看 verified 的前段模型。你要 open-weight，就先看 Holo3、DeepSeek、Qwen 這幾個家族。然後一定要自己跑測試。因為 benchmark 贏，不等於你家環境也能贏。\u003C\u002Fp>\u003Cp>BenchLM 這頁最後更新是 2026 年 5 月 28 日。這很重要。因為 agent 排名變得很快。今天排前面，下一版可能就掉下來。真正值得養成的習慣，不是背榜單。是每次選模型前，先問自己一句：它能不能把這個工作流做完。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你在做產品，我會直接給一個建議。先挑一個模型，拿你最常見的 20 個任務去跑。看成功率。看 retry 次數。看每次完成要花多少 Token。這比盯著排行榜更有用，也更省錢。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>下一步該看什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這份榜單的重點，不是誰第一名。重點是你要把 agent 能力拆開看。工具呼叫、瀏覽器、終端機、桌面控制，這四件事常常不是同一個模型都強。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你現在正在選模型，我的建議很簡單。先看你的工作流，再看分數。不要反過來。因為真正上線之後，客戶不會管你用了哪個 benchmark。他們只會問，這個流程為什麼又失敗了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>接下來最值得追的，不是單一模型分數，而是各家在 terminal 和 browser 的穩定度差距會不會縮小。你如果是開發者，現在就該把自己的 agent 任務做成內部小測試。這件事比追新聞更有用。\u003C\u002Fp>","BenchLM 2026 用 26 個基準測 AI agent 模型，重點看工具呼叫、瀏覽器、終端機和電腦控制，GPT-5.5 Pro 目前拿下驗證榜首。","benchlm.ai","https:\u002F\u002Fbenchlm.ai\u002Fllm-agent-benchmarks",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1780317190055-uee0.png","research","zh","99b4197b-3e94-475d-bb05-7a4fa6927b3f",[17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29],"BenchLM","AI agent","benchmark","tool use","function calling","MCP","OSWorld","Terminal-Bench","BrowseComp","OpenAI","Claude","Qwen","DeepSeek",[31,32,33],"BenchLM 2026 把 26 個 benchmark 納入追蹤，核心 agentic 分數以 verified-only 資料計算。","GPT-5.5 Pro 以 90.1 居首，最佳 open-weight Holo3-35B-A3B 是 82.6，差距 7.5 分。","工具呼叫、瀏覽器、終端機和桌面控制，才是現在 AI agent 選型的重點。",21,"2026-06-01T12:32:37.6253+00:00","2026-06-01T12:32:37.596+00:00","0c35a120-52fc-41fc-afa3-d404eb934158",{"tags":39,"relatedLang":47,"relatedPosts":51},[40,41,43,45],{"name":19,"slug":19},{"name":20,"slug":42},"tool-use",{"name":18,"slug":44},"ai-agent",{"name":21,"slug":46},"function-calling",{"id":15,"slug":48,"title":49,"language":50},"benchlm-agent-tool-use-benchmarks-2026-en","BenchLM ranks the best AI agent models for 2026","en",[52,58,64,70,76,82],{"id":53,"slug":54,"title":55,"cover_image":56,"image_url":56,"created_at":57,"category":13},"ff3d62ca-fd2d-4779-87e3-3a8817cdaa33","meanflownft-forward-process-rl-average-velocity-zh","MeanFlowNFT 讓少步生成也能做 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