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新智元报道
编辑：犀牛
【新智元导读】Feeling AI依附CodeBrain-1在权威榜单Terminal-Bench 2.0中强势突围，，，，，，仅次于OpenAI最新旗舰，，，，，，位居全球第二。。。。。。。不但突破了美系巨头的绝对垄断，，，，，，更标记着中国AI在 Agentic AI（智能体）重大使命妄想与自主编码领域的工程化能力已抵达天下顶尖水平。。。。。。。
在中国夏历春节的前夜，，，，，，全球科技界的空气中不但弥漫着辞旧迎新的气息，，，，，，更夹杂着一股亘古未有的硝烟味。。。。。。。
Anthropic祭出了Claude Opus 4.6，，，，，，OpenAI则以GPT-5.3-Codex强势回应。。。。。。。
双方在手艺之巅的对决看似是老生常谈的「王座之争」，，，，，，但在清静的水面之下，，，，，，竞争的底层逻辑已然悄然改写。。。。。。。
全球大模子竞赛已正式从实验室里的「参数博弈」突变为残酷的「实战进化」。。。。。。。
这一次，，，，，，巨头们不再着迷于跑分数据的虚幻昌盛，，，，，，而是将眼光死死锁定了架构的严谨性与自主事情流的长效续航——
能否在真实商业天下中「破局」，，，，，，成为了唯一的怀抱衡。。。。。。。
在硬核指标的正面交锋中，，，，，，OpenAI和Anthropic两家巨头均选择Terminal-Bench 2.0作为实力背书：Opus 4.6在Agentic Terminal Coding Task上以 65.4%的胜率展现了卓越的智能体编码能力；； ；；；；而Sam Altman依附5.3-Codex+ Simple Codex的组合创下的 77.3%（75.1%）高分，，，，，，宣称其登顶全球编码性能之巅。。。。。。。
正如NVIDIA首席科学家Jim Fan所言：真实的终端情形是AI的「妖怪训练场」。。。。。。。
在闭环情形中自我进化，，，，，，已成为权衡模子工程能力的最终标尺。。。。。。。
令人振奋的是，，，，，，在这一权威赛道上，，，，，，中国的AI首创团队Feeling AI异军突起——其自研的CodeBrain-1在GPT-5.3-Codex底座模子的加持下，，，，，，以 72.9%（70.3%）的惊艳战绩跃升全球榜单第二，，，，，，成为前十强中唯一的中国新锐。。。。。。。
刚拿下Agentic Memory SOTA
Feeling AI又上大分
5天前，，，，，，Feeling AI团队在深夜宣布MemBrain1.0，，，，，，LoCoMo / LongMemEval / PersonaMem-v2等多项主流影象基准评测中拿下全新SOTA，，，，，，反超MemOS、Zep和EverMemOS等影象系统和全上下文模子。。。。。。。
在KnowMeBench Level III两个难度品级最高的评测中更是比现有评测效果大幅提升超300%。。。。。。。
在AI手艺圈和资源押注的新风口——Agentic Memory偏向先打出了第一张牌。。。。。。。
强盛的影象能力以及适配模子原生的层级化影象系统，，，，，，意味着AgenticAI正从模子能力逐步走向用户体验层面的范式跃迁。。。。。。。
紧随MemBrain 1.0的余热，，，，，，Feeling AI昨晚又打出了第二张牌——CodeBrain。。。。。。。
作为具备动态妄想与战略调解能力的「进化大脑」，，，，，，CodeBrain-1迅速跻身权威基准Terminal-Bench2.0榜单全球第二，，，，，，仅次于OpenAI 5.3-Codex的官配Simple Codex。。。。。。。
在Feeling AI的官方媒体中，，，，，，其一直在强调动态交互是天下模子通向AGI的最终拼图。。。。。。。
其原创的跨模态分层架构提出了三层焦点能力——认真明确、影象与妄想的InteractBrain，，，，，，认真能力执行的InteractSkill，，，，，，以及认真渲染泛起的InteractRender，，，，，，配合组成了其手艺护城河。。。。。。。
现在已经亮剑的MemBrain与CodeBrain 都属于InteractBrain焦点层，，，，，，精准定位在重大动态交互场景下的深度明确与长程妄想。。。。。。。
云云看来，，，，，，这两项在全球拿下极具说服力效果的事情应该并非无意，，，，，，而是早有结构。。。。。。。
这也进一步诠释了无论是用于Agentic Memory的MemBrain1.0照旧用于确保模子使命妄想和执行乐成率的CodeBrain-1，，，，，，其算法焦点关注点也集中在效劳于在重大「动态交互」场景下的能力。。。。。。。
OpenAI在其官网手艺博客中明确将Simple Codex 界说为 「针对长程软件工程使命的最优解」。。。。。。。
模子和Agent 框架的优异组合也许将成为未来大模子商业落地的标准形态。。。。。。。
Agentic Memory的影象能力未来也许会成为Agent 框架的一部分，，，，，，就像是一个外挂的影象大脑，，，，，，通过系统化的能力让模子更强。。。。。。。
一个能驾驭全球顶尖模子的中国框架，，，，，，正是AI时代最焦点的智能中枢。。。。。。。
对顶尖模子的深度驱动能力，，，，，，意味着中国团队已在 AI 时代的「战术调理中心」占有高点，，，，，，正在加入界说未来大模子的工程标准。。。。。。。
CodeBrain-1
会动态调解妄想与战略的「大脑」
在Terminal-Bench官方评测网站的最新排名显示，，，，，，CodeBrain-1仅次于Open AI的Simple Codex（GPT-5.3-Codex），，，，，，Factory的Droid使用Anthropic最新基模Claude Opus 4.6排名第三。。。。。。。
榜单上尚有一些各人熟悉的Agent或机构，，，，，，如Warp、Coder、Google、Princeton等。。。。。。。
（官网截图）
Terminal Bench笼罩的使命类型很是普遍，，，，，，其中既包括重大的系统操作，，，，，，也包括大宗需要在真实终端情形中完成的编码使命。。。。。。。
CodeBrain-1的焦点关注点，，，，，，是「代码能否被准确写出并运行」。。。。。。。
在手艺实现上，，，，，，CodeBrain-1 专注打磨了两个直接影响「能否乐成且高效地完成使命」的环节。。。。。。。
Useful Context Searching：只用「真正有用」的上下文。。。。。。。在重大使命中，，，，，，信息不是越多越好，，，，，，而是是否相关，，，，，，镌汰噪音可以有用阻止LLM的幻觉问题CodeBrain-1会凭证目今使命需求和已有Code Base索引，，，，，，充分使用LSP (Language Server Protocol) 的功效，，，，，，提高关联信息的检索效率，，，，，，有用辅助Code Generation的历程。。。。。。。好比当我们需要为一个游戏Bot妄想使命时，，，，，，需要先相识怎样使用该Bot的API。。。。。。。CodeBrain-1在Coding历程中，，，，，，借助LSP Search准确获取了move_to(target)、do(action)等相关要领的署名、文档和已有Code Base内的使用实例等信息，，，，，，有用降低了关联信息检索的消耗和上下文滋扰。。。。。。。
Validation Feedback：让失败真正酿成信息。。。。。。。CodeBrain-1可以从LSP Diagnostics当中高效定位，，，，，，并增补过失相关的代码和文档，，，，，，有用缩减Generate -> Validate的循环历程。。。。。。。好比CodeBrain-1编写的代码中泛起了挪用on(observation, exec)（一个界说Bot Reaction的要领）时，，，，，，泛起了参数exec类型过失的问题，，，，，，这时，，，，，，LSP除报错argument type mismatch之外，，，，，，还会特殊提供该要领的caller示例、过失参数相关文档、以及exec这个参数在实现中怎样被使用等辅助信息。。。。。。。
团队从Terminal Bench中筛选出了一个更聚焦的子集，，，，，，共47条使命，，，，，，均可以使用简单程序语言（Python）完成。。。。。。。在这一子集中，，，，，，CodeBrain-1也体现出了稳固而一致的完成能力：关联代码和文档检索更高效；； ；；；；在代码检查和验证失败时，，，，，，能更快定位问题。。。。。。。
Rank Agent Model Py Tasks Coding Tasks All Tasks -----------------------------------------------------------------------------------------------1 Simple Codex GPT-5.3-Codex 73.9% 72.7% 74.9% 2 CodeBrain-1 GPT-5.3-Codex 72.3% 70.2% 70.3% 3 Droid Claude Opus 4.6 70.2% 66.8% 69.9% 4 Mux GPT-5.3-Codex 71.9% 69.2% 68.5% 5 Droid GPT-5.2 66.0% 61.6% 65.1% 6 Ante Gemini 3 Pro 66.8% 62.7% 64.9% 7 Terminus 2 GPT-5.3-Codex 64.7% 61.4% 64.7% 8 Junie CLI Gemini 3 Flash 68.9% 62.7% 64.3% 9 Droid Claude Opus 4.5 62.1% 58.3% 63.1% 10 Terminus 2 Claude Opus 4.6 67.2% 63.1% 62.9%
别的，，，，，，在Token的消耗方面，，，，，，CodeBrain-1也展现出了不俗的体现，，，，，，可一连降低用户本钱。。。。。。。
比照Anthropic宣布的手艺文档，，，，，，当基模均使用claude opus 4.6时，，，，，，使用CodeBrain-1和Claude Code在两者均乐成的Py Tasks子使命上所消耗的总Token大幅缩减了超15%。。。。。。。
CodeBrain-1在Terminal-Bench 2.0上的强势体现还不但仅体现在真实下令行终端（CLI）情形下的端到端使命执行能力。。。。。。。
更主要的，，，，，，团队进一步的付与了它更高阶的能力——会动态调解妄想与战略的「大脑」，，，，，，它通过优化使命的执行逻辑和过失反响机制，，，，，，显著提升了模子在真实终端情形下的操作乐成率。。。。。。。
CodeBrain-1提出了一种差别的解决方法。。。。。。。并非让 AI 直接「随意施展」，，，，，，而是反过来调解分工方法。。。。。。。
CodeBrain-1 认真在这些约束条件内，，，，，，动态天生「智能」所对应的可执行程序，，，，，，并凭证现实反响一直调解。。。。。。。
这里的「妄想和战略」既可以作用在个体层面，，，，，，也可以作用在群体层面。。。。。。。
对个体而言，，，，，，它意味着角色可以凭证自身目的、影象和视察效果，，，，，，一连调解日程、行为选择和对他人的态度对群体而言，，，，，，它意味着一个组织可以形成共享影象，，，，，，并基于外部条件转变，，，，，，调解整体妄想和响应规则。。。。。。。
为了更直观地展示CodeBrain-1的能力，，，，，，团队将它放入游戏场景中，，，，，，作为一种行为与战略天生引擎。。。。。。。
#Case1：游戏bot的实时驱动
在一些开放天下游戏中，，，，，，它可以肩负游戏同伴的角色。。。。。。。玩家可以用自然语言表达意图，，，，，，让bot执行。。。。。。。从明确自然语言中的需求——「帮我建个屋子」、「造一把镐子」，，，，，，到妄想行动计划——「网络资源」、「整理事情情形」、「制作/制作」，，，，，，最终天生并执行完整的行动剧本以实现目的，，，，，，他可以有条不紊地应对使命，，，，，，富厚玩家的游戏体验。。。。。。。
#Case2：群体影象驱动的战术演化
在「搜打撤」类游戏中，，，，，，若是玩家恒久走一条习惯性蹊径，，，，，，并被多次视察到，，，，，，仇视群体可以逐步强化这一「群体影象」。。。。。。。
在后续地图构建与安排阶段，，，，，，系统会据此调解整体战略，，，，，，例如：
distribute in area = { calculate_area_by_player_hotspots } with count = { 70% of total }
同时，，，，，，还可以叠加行为表达规则，，，，，，增强陶醉感，，，，，，在热门区域乐成发明玩家时高喊「抓到你了！」或者是在非预期区域遭遇时高喊「预判失误！」更进一步，，，，，，可以设置简朴的小队作战战略，，，，，，好比前排冲锋，，，，，，后排掩护。。。。。。。
这类行为并非单点剧本，，，，，，而是由群体战略动态天生的效果。。。。。。。
为什么AI巨头都在
Terminal-Bench 2.0 上较量？ ？？？？ ？
Terminal-Bench 是由斯坦福大学与 Laude Institute 团结打造的开源基准，，，，，，被公以为 AI 智能体在真实下令行（CLI）情形下端到端执行能力的「金标准」。。。。。。。
与纸上谈兵的代码天生测试差别，，，，，，它的严苛在于：
闭环实战情形：在隔离的 Docker 容器中，，，，，，AI 必需像人类专家一样，，，，，，在真实的 Linux 生态中完成编译、调试、训练及安排。。。。。。。
高压长程使命：89 个深度场景横跨软件工程与科学盘算，，，，，，不但要求极高的逻辑跨度，，，，，，更彻底杜绝了简朴的「模式匹配」。。。。。。。
零容忍验证：接纳 0/1 判断准则，，，，，，唯有产出切合预期的交付物（如修复的代码或运行的效劳）才算通关，，，，，，没有任何「模糊分」。。。。。。。
2.0 的「天花板」效应：升级后的 2.0 版本大幅拉高了门槛。。。。。。。现在全球顶尖模子的解决率普遍难以突破 65%，，，，，，这已成为大模子处置惩罚系统级重大使命的「深水区」。。。。。。。
CodeBrain-1首次亮相便一举夺得全球第二，，，，，，其含金量不言而喻。。。。。。。
以GPT系列为例，，，，，，顶尖模子虽具备极强的逻辑推理链（Reasoning Chain），，，，，，但常因「太过思索」导致执行链路冗长。。。。。。。
CodeBrain-1并不是一个「更会语言」的AI，，，，，，而是一个由Code组成、能够一连调解妄想与战略的执行型大脑，，，，，，它巧妙地饰演了「调理中枢」与「效率校准器」的角色：它指导模子在通例操作中坚持极速响应，，，，，，仅在遭遇要害报错时激活深层思索。。。。。。。
这种对底座模子的精准驾驭，，，，，，正是拉开商业化落地差别的焦点变量。。。。。。。
鲁棒的闭环纠错（Error Recovery），，，，，，高效的使命剖析（Sub-goal Decomposition）和对情形感知的准确明确，，，，，，在AGI的商业国界中，，，，，，强盛的Agent依然是「模子落地的必经之路」。。。。。。。
它不但关乎使命剖析的精度，，，，，，更关乎在闭环情形中纠错与生涯的韧性。。。。。。。
Sam Altman在GPT-5.3-Codex宣布后的宣言也佐证了这一趋势：Codex已从简单的代码审查工具，，，，，，蜕变为能横跨全生命周期、执行专业人士所有盘算机操作的「万能署理」。。。。。。。
在OpenAI的蓝图中，，，，，，模子与框架正进化为深度绑定的「智能全家桶」。。。。。。。
即便巨头环伺，，，，，，笔直行业的深水区依然为优异的工程框架留下了重大的商业盈利。。。。。。。
无论是系统级的Agent框架，，，，，，照旧精悍的开发者效能工具，，，，，，这些「离用户更近」的触点都潜藏着爆发式增添的可能。。。。。。。
作为一家中国首创团队，，，，，，Feeling AI能在OpenAI尖端模子宣布的瞬间完成深度整合，，，，，，并跑出全球领先的战绩，，，，，，这不但是工程响应速率的胜利，，，，，，更是中国AI团队在全球工程化协同中占有制高点的有力证实。。。。。。。
在Terminal-Bench 2.0这种以「真真相形、长程进化」著称的硬核赛道上，，，，，，紧随OpenAI之后摘得全球榜眼，，，，，，其标记性意义不言而喻：中国创业团队已率先跨越了Agent从「对话玩具」到「生产力工具」的鸿沟，，，，，，在「重塑事情流」这一战略高地上占有了领先身位。。。。。。。
在OpenAI与Anthropic构建的巨头生态中，，，，，，中国团队选择以「框架界说者」的角色切入，，，，，，展现了中国AI立异路径的奇异性与韧性。。。。。。。
在全球底座模子的上半场较量之余，，，，，，面向模子商业落地的下半场的竞争只会越发残酷。。。。。。。
这注定是一条没有捷径的拓荒之路，，，，，，每一寸领地的攻克都需实打实的工程硬功，，，，，，但这正是中国创业者在AI时代必需回覆的「硬核命题」：不走捷径，，，，，，方能界说未来。。。。。。。
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