Terminal-Bench-2.0#
概述#
Terminal-Bench v2 是一套命令行基准测试套件,用于评估 AI 代理在 89 个真实世界的多步骤终端任务中的表现。这些任务涵盖编译、调试到系统管理等多个方面,并在隔离的容器环境中运行,配有严格的验证机制。
任务描述#
任务类型:命令行代理评估
输入:终端任务说明
输出:通过代理操作完成任务
领域:系统管理、编译、调试、文件操作
主要特性#
包含 89 个真实世界的终端任务
要求完成多步骤任务
在隔离的容器环境中执行
采用二值评分(0/1)并支持自动验证
支持多种代理类型(如 terminus-2、claude-code、codex 等)
评估说明#
需要 Python>=3.12 并安装
pip install harbor==0.1.28支持的环境选项:docker、daytona、e2b、modal
可配置代理类型和超时设置
最大交互轮数可配置(默认:200)
属性#
属性 |
值 |
|---|---|
基准测试名称 |
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数据集 ID |
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论文 |
N/A |
标签 |
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指标 |
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默认示例数量 |
0-shot |
评估划分 |
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数据统计#
统计数据不可用。
样例示例#
样例示例不可用。
提示模板#
提示模板:
{question}
额外参数#
参数 |
类型 |
默认值 |
描述 |
|---|---|---|---|
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运行基准测试的环境类型。可选值:['docker', 'daytona', 'e2b', 'modal'] |
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Harbor 中使用的代理类型。可选值:['oracle', 'terminus-2', 'claude-code', 'codex', 'qwen-coder', 'openhands', 'opencode', 'mini-swe-agent'] |
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超时倍数。如果出现超时错误,可考虑增大该值。 |
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代理完成任务的最大交互轮数。 |
使用方法#
使用 CLI#
evalscope eval \
--model YOUR_MODEL \
--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
--api-key EMPTY_TOKEN \
--datasets terminal_bench_v2 \
--limit 10 # 正式评估时请删除此行
使用 Python#
from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig
task_cfg = TaskConfig(
model='YOUR_MODEL',
api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
api_key='EMPTY_TOKEN',
datasets=['terminal_bench_v2'],
dataset_args={
'terminal_bench_v2': {
# extra_params: {} # 使用默认额外参数
}
},
limit=10, # 正式评估时请删除此行
)
run_task(task_cfg=task_cfg)