@HuggingPapers: Ai2 刚刚在 Hugging Face 上发布了 TMax 27B,一个 27B 的终端代理,在 Terminal Bench 2.0 上达到 42.7%,与……相媲美

X AI KOLs Following 模型

摘要

Ai2 发布了 TMax 27B,一个 27B 的终端代理,在 Terminal Bench 2.0 上取得了 42.7% 的成绩,与比其大 40 倍的模型相媲美。

Ai2 刚刚在 Hugging Face 上发布了 TMax 27B 一个 27B 的终端代理,在 Terminal Bench 2.0 上达到 42.7%, 与比其大 40 倍的模型相媲美。 https://t.co/LfCksOXL9L
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/23 13:51

Ai2 刚刚在 Hugging Face 上发布了 TMax 27B。

这是一个 27B 参数的终端代理,在 Terminal Bench 2.0 上达到了 42.7% 的分数, 表现可与比它大 40 倍的模型相媲美。https://t.co/LfCksOXL9L

相似文章

@cuisitekp: 9B 的模型,把比它大好几倍的模型干下去了。 Ai2 和华盛顿大学那拨做 OLMo / Tülu 的人,放出一篇新论文叫 Tmax,自称是目前最强的开源「终端 agent」RL 训练配方。 成绩:一个 9B 模型在 Terminal-Be…

X AI KOLs Timeline

Ai2和华盛顿大学发布论文Tmax,提出目前最强的开源终端智能体RL训练配方。仅用9B参数模型在Terminal-Bench 2.0上击败更大模型,关键在于低成本生成大量可验证训练数据,而非模型规模或算法。

TMax:终端智能体的简易方案

Reddit r/LocalLLaMA

TMax 提供了一种在终端环境中构建AI智能体的简单方法,结合实用的设计原则,实现高效的命令行自动化。

MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

Hugging Face Models Trending

MiniMaxAI发布了MiniMax-M2.7,这是一个开放权重模型,具备自我进化能力、先进的智能体团队支持,并在软件工程基准测试中表现出色(SWE-Pro上56.22%,MLE Bench Lite上66.6%奖牌率),在生产事故恢复和专业工作任务中有显著应用。