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  • suyoumo. github. io - 文章 – 酥悠沫大模型评测
    该文章由anthropic在1月9日发布,应该是anthropic第一篇系统讲agent评估的。 原文链接可以翻到最底下。 写在前面,2025年被称为”AI Agent之年”。 当越来越多的Agent从实验室走向生产环境,如何科学地评估它们的能力,成了一个绑不开的话题。 一、Agent评估方法论框架 执行摘要 读了姚顺雨大神的新博客:The Second Half,insights非常深刻,堪称AGI时代的the bitter lesson,推荐大家去他的博客上阅读原文。 以下是摘录: 几十年来,AI的研究者都在重复着提出榜单 (benchmark)-提出算法刷榜-提出更难的榜单的游戏。 但今天,事情不一样了。 我们讨论的是通 © 2026 酥悠沫大模型评测
  • ClawProBench - suyoumo. github. io
    Compare model scores against benchmark cost The x-axis is Cost, and the y-axis can be switched across score fields
  • GitHub - suyoumo ClawProBench: ClawProBench is a live-first benchmark . . .
    ClawProBench focuses on real OpenClaw execution with deterministic grading, structured reports, and benchmark-profile selection The default ranking path is the core profile; broader active coverage remains available through intelligence, coverage, native, and full
  • GitHub - suyoumo suyoumo. github. io: suyoumo的个人博客
    Use a third party GitHub content editor, like Prose by Development Seed It's optimized for use with Jekyll making markdown editing, writing drafts, and uploading images really easy Clone down your repository and make updates locally, then push them to your GitHub repository
  • suyoumo ClawProBench | DeepWiki
    ClawProBench is built on the philosophy that agentic models must be evaluated in the environments they are intended to operate in It relies on the OpenClaw runtime as its primary execution dependency Evaluation is categorized into six core dimensions: tool_use, planning, constraints, error_recovery, synthesis, and safety
  • suyoumo | DeepWiki
    DeepWiki provides up-to-date documentation you can talk to, for suyoumo Think Deep Research for GitHub - powered by Devin
  • ClawProBench:面向 OpenClaw 运行时的实时优先 LLM 代理基准测试
    ClawProBench 是一个以实时执行为优先的基准测试框架,用于在 OpenClaw 运行时环境中评估 LLM 代理,具备确定性评分和重复试验可靠性。 ClawProBench is a live-first benchmark harness for evaluating LLM agents in the OpenClaw runtime with deterministic grading and repeated-trial reliability
  • 关于我 – 酥悠沫大模型评测 - suyoumo. github. io
    曾是 2 个 B 开头大厂的程序员,本硕计算机,长期关注大模型评估、agent 系统与 benchmark 设计,也喜欢折腾各种有意思的小项目。 最近对 OpenClaw、Anthropic 的 CoWork,以及 agent benchmark 的产品化表达比较感兴趣,所以也在持续做一些相关页面和实验。 © 2026 酥悠沫大模型评测 All rights reserved
  • Architecture – ClawProBench - suyoumo. github. io
    It evaluates whether a model can choose tools well, plan multi-step work, recover from failure, respect constraints, stay safe, and do all of this with visible efficiency, reliability, and coverage-aware reporting The goal is not to reward models for sounding plausible
  • suyoumo (Xavier Rudisell) · GitHub
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