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Terminal-Bench-2.1
概述
Terminal-Bench v2.1 是 Terminal-Bench 2.0 的改进版本,修复了 26 项任务中的 bug、调整了超时设置,并增强了对奖励作弊(reward hacking)的防范。建议在新评估中优先使用 v2.1 而非 v2.0。
任务描述
- 任务类型:命令行智能体评估
- 输入:终端任务规范
- 输出:通过智能体操作完成任务
- 领域:系统管理、编译、调试、文件操作
主要特性
- Terminal-Bench 2.0 的验证版,包含 26 项任务修复
- 提升了对奖励作弊的鲁棒性
- 隔离的容器化执行环境
- 二元评分(0/1),支持自动验证
- 支持多种智能体类型(terminus-2、claude-code、codex 等)
评估说明
- 需要 Python>=3.12 并安装
pip install evalscope[terminal_bench] - 支持的环境选项:docker、daytona、e2b、modal
- 可配置智能体类型和超时设置
- 最大交互轮次可配置(默认:200)
- 使用示例
属性
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 基准测试名称 | terminal_bench_v2_1 |
| 数据集ID | latest |
| 论文 | N/A |
| 标签 | Coding |
| 指标 | acc |
| 默认示例数 | 0-shot |
| 评估划分 | test |
数据统计
统计数据暂不可用。
样例示例
样例示例暂不可用。
提示模板
提示模板:
{question}
额外参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
environment_type |
str |
docker |
运行基准测试的环境类型。可选值:['docker', 'daytona', 'e2b', 'modal'] |
agent_name |
str |
terminus-2 |
在 Harbor 中使用的智能体类型。仅 terminus-2 使用 evalscope 模型进行推理;其他智能体(如 claude-code、codex 等)作为独立 CLI 工具运行,需自行提供 API 密钥。可选值:['oracle', 'terminus-2', 'claude-code', 'codex', 'qwen-coder', 'openhands', 'opencode', 'mini-swe-agent'] |
timeout_multiplier |
float |
1.0 |
超时倍率。若出现超时错误,可考虑增大该值。 |
max_turns |
int |
200 |
智能体完成任务的最大交互轮次。 |
environment_kwargs |
dict |
{} |
传递给 Harbor EnvironmentConfig 的额外参数。支持的键包括:override_cpus、override_memory_mb、override_storage_mb、override_gpus、force_build、delete、env 等。 |
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_1 \
--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_1'],
dataset_args={
'terminal_bench_v2_1': {
# 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)