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Harness Leaderboard

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在同一个开源模型上比较九个编码智能体,每个任务跑三次,附置信区间并公开每条运行轨迹。适合要决定在哪个智能体里运行开源模型的开发者。

Harness Leaderboard 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

用在
  • 浏览器:Space 页面展示榜单
  • 公开的结果存储桶:每次试验的运行轨迹和榜单背后的记录
  • 一个配套的词典 Space,涵盖这九个智能体,每条说法都附来源链接
  • Method 部分:把每个智能体链接到它在词典里的条目

平台

Claude Code编程智能体
Codex编程智能体
OpenCode编程智能体

关于

它是什么

这是 Joel Niklaus 做的编码智能体排行榜。它为运行开源模型的人回答一个问题:哪个编码智能体最能发挥某个模型的水平?每个智能体都用同样的模型、权重和推理强度运行,所以分数反映的是智能体自身的设置,而不是模型。

榜单比较九个智能体。其中有 Claude Code、Codex、Pi 和 OpenCode,也有 Qwen Code、Kimi Code、OpenClaw、Hermes Agent 和 mini-swe-agent。目前的模型是 DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM-5.3-Flash,各有低强度和高强度,另外还有默认强度的 Flint。任务来自两个基准测试,DeepSWE v1.1 和 Terminal-Bench 2.1,由 Harbor 只在 Hugging Face 的服务上运行。

适合谁

它适合在编码智能体里运行开源模型、想在选定之前先看证据的开发者和团队。智能体的作者可以看到自己的位置,研究者可以研究智能体评测的表现。

行业谁在用怎么用例子
软件团队运行开源模型的工程师在为模型选智能体之前先做比较查看 GLM-5.3-Flash 在低强度下哪个智能体领先
智能体工具编码智能体的作者查看自己的分数,以及是否与领先者并列阅读公开的运行轨迹,看自己的智能体如何处理某个任务
研究评测研究者研究重跑与更换智能体对结果的影响各有多大阅读榜单对重跑翻转和更换翻转的对比
无人值守的工作让智能体无人看管运行的团队看一个智能体能否每次都解出同一个任务对比三次都解出的任务占比和至少解出一次的任务占比

如果你只需要模型排名,可以跳过它。榜单固定模型,变化的是智能体。

用在哪里

  • 浏览器:Space 页面展示榜单
  • 公开的结果存储桶:每次试验的运行轨迹和榜单背后的记录
  • 一个配套的词典 Space,涵盖这九个智能体,每条说法都附来源链接
  • Method 部分:把每个智能体链接到它在词典里的条目
用例适合谁得到什么
为模型选智能体开发者带 95% 置信区间的宏平均解决率,并标出与领先者并列的项
检查可靠性运行无人值守智能体的团队每个智能体三次都解出的任务占比,以及至少解出一次的占比
估算成本和时间要做预算的人计量代理记录的每次调用的 token 用量,以及 Harbor 记录的时间
检查某次运行智能体作者和研究者榜单上每次试验的公开运行轨迹

如何使用

打开 Space,先看总分,再看并列情况、可靠性数据以及成本和时间。想了解数字背后的规则,就打开 Method 部分。更新日志按日期列出榜单的每个版本。

新手与专家

Claude Code 或 Codex 这样的编码智能体,是包在模型外面的一层程序。它有自己的系统提示词和工具,还有自己编辑文件、压缩历史记录和请求权限的方式。同一个模型由哪一层程序运行,表现会有好有坏,这个榜单衡量的就是这个差距。

每次运行都固定模型、权重、智能体版本和单一的推理强度。每个沙箱里的计量代理会在每次模型调用时强制执行这个强度。每个智能体拿到相同的任务文本、时间限制、联网设置和评分,每个任务的步数、token 和成本都不设上限。总分是各基准测试解决率的平均值,附 95% 置信区间。如果某个智能体与领先者配对差异的 95% bootstrap 置信区间包含 0,就算与领先者并列。

  1. 固定模型、权重和推理强度
  2. 让每个智能体在自己的 HF Sandbox 里运行
  3. 在每个基准上对每个任务评分三次
  4. 扫描每条运行轨迹是否作弊
  5. 发布分数和运行轨迹

注意事项

  • 只有所有者能发起运行,而且是私下发起,所以你不能加入自己的运行。
  • 如果智能体偷看已公布的答案、拉取含有答案的上游代码、复制别的智能体的记录、针对评分器做特殊处理,或者调用第二个模型,这次运行就算失败。这是榜单自己的规则。
  • 每条运行轨迹都会经过 atif-scan,每个被标记的通过在计入之前都会被人读一遍。
  • 确认的作弊数量只是下限,因为少数轨迹只能检查一部分。
  • Terminal-Bench 任务需要联网,所以运行时有网络。DeepSWE 按其基准的本意离线运行,自 2026-10-23 起一直如此。
  • 更早的 DeepSWE 试验里,智能体在网上找到答案的那些已经离线重跑。其余的保留了原来的结果,所以 DeepSWE 里既有联网试验也有离线试验。
  • 因基础设施故障而失败的试验会重新运行。如果仍然失败,就从分数里排除,并单独列出。
  • 智能体拿到的令牌只能用于推理。令牌在上传任何内容之前都会被抹掉,存储桶每 30 分钟重新扫描一次。
  • 榜单所展示内容的每次变化都会成为一个新版本,日期记在更新日志里。
  • 许可证:apache-2.0。

README 和文件

README

Harness Leaderboard

在同一个开源模型上比较九个编码智能体,每个任务跑三次,附置信区间并公开每条运行轨迹。适合要决定在哪个智能体里运行开源模型的开发者。

由 joelniklaus 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:
这是 Joel Niklaus 做的编码智能体排行榜。它为运行开源模型的人回答一个问题:哪个编码智能体最能发挥某个模型的水平?每个智能体都用同样的模型、权重和推理强度运行,所以分数反映的是智能体自身的设置,而不是模型。

榜单比较九个智能体。其中有 Claude Code、Codex、Pi 和 OpenCode,也有 Qwen Code、Kimi Code、OpenClaw、Hermes Agent 和 mini-swe-agent。目前的模型是 DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM-5.3-Flash,各有低强度和高强度,另外还有默认强度的 Flint。任务来自两个基准测试,DeepSWE v1.1 和 Terminal-Bench 2.1,由 Harbor 只在 Hugging Face 的服务上运行。

适合谁:
它适合在编码智能体里运行开源模型、想在选定之前先看证据的开发者和团队。智能体的作者可以看到自己的位置,研究者可以研究智能体评测的表现。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件团队 | 运行开源模型的工程师 | 在为模型选智能体之前先做比较 | 查看 GLM-5.3-Flash 在低强度下哪个智能体领先
智能体工具 | 编码智能体的作者 | 查看自己的分数,以及是否与领先者并列 | 阅读公开的运行轨迹,看自己的智能体如何处理某个任务
研究 | 评测研究者 | 研究重跑与更换智能体对结果的影响各有多大 | 阅读榜单对重跑翻转和更换翻转的对比
无人值守的工作 | 让智能体无人看管运行的团队 | 看一个智能体能否每次都解出同一个任务 | 对比三次都解出的任务占比和至少解出一次的任务占比

如果你只需要模型排名,可以跳过它。榜单固定模型,变化的是智能体。

用在哪里:

  • 浏览器:Space 页面展示榜单
  • 公开的结果存储桶:每次试验的运行轨迹和榜单背后的记录
  • 一个配套的词典 Space,涵盖这九个智能体,每条说法都附来源链接
  • Method 部分:把每个智能体链接到它在词典里的条目
用例 | 适合谁 | 得到什么
为模型选智能体 | 开发者 | 带 95% 置信区间的宏平均解决率,并标出与领先者并列的项
检查可靠性 | 运行无人值守智能体的团队 | 每个智能体三次都解出的任务占比,以及至少解出一次的占比
估算成本和时间 | 要做预算的人 | 计量代理记录的每次调用的 token 用量,以及 Harbor 记录的时间
检查某次运行 | 智能体作者和研究者 | 榜单上每次试验的公开运行轨迹

如何使用:
打开 Space,先看总分,再看并列情况、可靠性数据以及成本和时间。想了解数字背后的规则,就打开 Method 部分。更新日志按日期列出榜单的每个版本。

新手与专家:
Claude Code 或 Codex 这样的编码智能体,是包在模型外面的一层程序。它有自己的系统提示词和工具,还有自己编辑文件、压缩历史记录和请求权限的方式。同一个模型由哪一层程序运行,表现会有好有坏,这个榜单衡量的就是这个差距。

每次运行都固定模型、权重、智能体版本和单一的推理强度。每个沙箱里的计量代理会在每次模型调用时强制执行这个强度。每个智能体拿到相同的任务文本、时间限制、联网设置和评分,每个任务的步数、token 和成本都不设上限。总分是各基准测试解决率的平均值,附 95% 置信区间。如果某个智能体与领先者配对差异的 95% bootstrap 置信区间包含 0,就算与领先者并列。

固定模型、权重和推理强度
让每个智能体在自己的 HF Sandbox 里运行
在每个基准上对每个任务评分三次
扫描每条运行轨迹是否作弊
发布分数和运行轨迹

注意事项:

  • 只有所有者能发起运行,而且是私下发起,所以你不能加入自己的运行。
  • 如果智能体偷看已公布的答案、拉取含有答案的上游代码、复制别的智能体的记录、针对评分器做特殊处理,或者调用第二个模型,这次运行就算失败。这是榜单自己的规则。
  • 每条运行轨迹都会经过 atif-scan,每个被标记的通过在计入之前都会被人读一遍。
  • 确认的作弊数量只是下限,因为少数轨迹只能检查一部分。
  • Terminal-Bench 任务需要联网,所以运行时有网络。DeepSWE 按其基准的本意离线运行,自 2026-10-23 起一直如此。
  • 更早的 DeepSWE 试验里,智能体在网上找到答案的那些已经离线重跑。其余的保留了原来的结果,所以 DeepSWE 里既有联网试验也有离线试验。
  • 因基础设施故障而失败的试验会重新运行。如果仍然失败,就从分数里排除,并单独列出。
  • 智能体拿到的令牌只能用于推理。令牌在上传任何内容之前都会被抹掉,存储桶每 30 分钟重新扫描一次。
  • 榜单所展示内容的每次变化都会成为一个新版本,日期记在更新日志里。
  • 许可证:apache-2.0。

Hugging Face 上的数据(2026年11月7日)

  • 点赞:66
  • 构建方式:docker
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/joelniklaus/harness-leaderboard
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/joelniklaus/harness-leaderboard/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  6 KB

1 个文件,共 6 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-06

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