●  DIMAGENT BENCH · V1.0

モデルを、実際の業務で測定。

以下のすべてのモデルは、DimAgent ハーネス内で実行されます。監査済みの履歴実行と、新たに収集された手動実行スコアは、出所ごとにラベル付けされています。条件と限界は明記され、未記録のフィールドは空白のままです。

更新 995 タスクスロット 7 ベンチマークスイート モデル
ボード首位各スイートにリーダー1名
01 / リーダーボード

仕事をやり遂げるのは誰か。

履歴スイートはモデルごとに完了した最良の実行を使用します。FrontierHarness はモデル × effort で 3 回実行の平均を表示します。SWE-bench Verified と DeepSWE は、モデル × effort ごとの現時点の手動実行スコアを示します。メトリクスはスイート間で比較できません。

出典:2026-10-12 までの監査済み履歴 · 手動実行スコアは 2026-10-13 更新
02 / 効率

より多くの成果を、より少ないコストで。

現時点でコストと時間を記録しているのは FrontierHarness のみ。結果は 3 回実行の平均であり、チーム対単一エージェントの比較ではありません。

合格率と合格あたりコスト

左上ほど良い · 記録された USD。

3 回の実行、同じ構成。

3 回実行の平均この 3 回のうち最良
合格あたりコスト · effort high
$1.44 → $0.19
↘ 7.7×
合格率 · 3 回実行の平均
40.0% → 51.1%
↗ +11.1 pts
03 / 方法論

どのように評価するのか。

オープンなタスク、固定されたハーネス、再現可能な実行。リーダーボード専用のプロンプトは一切なし — スイート内ではどのモデルも同じ構成を使い、ランタイムと effort は歴史的な実行ごとに異なる場合があります。

実際の業務タスク

ターミナル、ドキュメント、コード、フロンティアの作業をカバーする 7 つのスイート — 合計 995 のタスクスロット(必ずしも異なるタスクではありません)。

  • Terminal-Bench 2.1 — 89 タスク × 5 試行
  • OfficeQA Pro — 133 問 · WorkBuddy — コード 80 + オフィス 50 ジョブ × 3
  • FrontierHarness — 凍結された 30 タスク(21 TB + 9 DeepSWE); SWE-bench Verified — 500 タスク; DeepSWE v1.1 — 113 タスク(いずれも k=1)。

同じチーム、脳だけ入れ替え

各スイートは DimAgent ハーネス上で、テスト対象モデルに入れ替えて実行されます。

  • スイート内でツールとタスクサンドボックスを共有
  • 履歴が残っている場合、effort・ランタイム・日付を表示
  • 単一エージェントのベースラインは計測していません

検証済みの成果

履歴スイートはタスク検証器で採点し、OfficeQA は許容誤差で採点します。SWE-bench Verified と DeepSWE は生の実行アーティファクトを伴わない手動実行スコアの要約であり、記録済みの条件のみが報告されます。

  • 未完了・復旧・マージ済みの実行は除外
  • 請求書ではなく記録された USD(FrontierHarness のみ)
  • 出典:2026-10-12 までの監査済み履歴;手動実行の要約は 2026-10-13 更新。

トップモデルをあなたのチームに。

DimAgent は各ステップを適切なモデルに自動でルーティングします。