Muse Spark 1.3

编程战绩（按赛制分列）

• DeepSWE75.4%
  SWE-bench Verified 的一个变体测法，用不同的 agent 脚手架跑同一批题。厂商自报
  https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3
• Terminal-Bench88.8%
  把模型丢进一个真实终端里让它自己干完一件活——装环境、跑脚本、调错。考的是当「实习生」的本事，不只是写代码。厂商自报
  https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3
• CursorBench41.6%
  在真实 IDE 里做代码编辑的测试，题目来自 Cursor 收集的实际使用场景。第三方实测
  https://cursor.com/cursorbench
• LiveBench 智能体编程64.1%
  LiveBench 的智能体编程分项：不是写一段代码，而是像开发者那样多轮改动一个项目。第三方实测
  https://livebench.ai/#/?release=2026-06-25
• LiveBench 编程分项81.1%
  LiveBench 每月换新题以避免污染，这一列是它的编程分项均分。第三方实测
  https://livebench.ai/#/?release=2026-06-25
• SWE-Atlas 代码库问答59.4%
  给模型一个陌生的大型代码库，问它这段代码在干什么。考的是读代码，不是写代码。厂商自报
  https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3
• WebDev Arena1652 Elo
  让两个模型各写一个网页，由人来投票选哪个更好，按对战胜负算 Elo 分。考的是前端开发的实际观感，和「能不能修复一个后端 bug」不是一回事。第三方实测
  https://epoch.ai/benchmarks

这些分数不可互相比较。同一个模型换一套评测脚手架就能差二三十分： SWE-bench Verified 的中位数是 75.7，而难度更高的 SWE-Bench Pro 只有 41.0。 广场上的能力条因此显示的是「在同一把尺子下排第几」，而不是分数本身。

全部成绩（按榜单分列）

名次的分母是在同一个榜、由同一类测量方测过的模型数，不是全站模型数。不同榜的分数不可互相比较。