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NAGI BENCH

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NAGI STUDIO 的 LLM 测评案例集：同一段提示词，不同「模型 × Harness × 思考配额」组合，一次生成、不许返工，并排对比它们交出的可运行作品。

线上站点： https://bench.nagi.fun/

模型与 Harness 的关系

Model + Harness = Agent —— 模型只是权重，套上运行环境才成为一个能干活的智能体（Agent）。本仓库的测评单位就是一个 Agent。

• 模型（Model）：权重与推理引擎本身，如 GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro、Claude Fable 5。思考配额（effort）是模型自身的能力旋钮——同一份权重在高/低思考强度下的推理深度判若两个模型，因此它和权重同属「模型」这一维度，脱离 effort 谈模型表现并不公允；本仓库默认拉满（Max），并在每个组合里如实标注。
• Harness（运行环境）：包裹模型的产品/脚手架，如 Codex CLI、Cursor、AntiGravity、Claude 网页版——它决定工具调用、系统提示词、上下文管理与续写策略，对最终产出的影响往往不亚于模型本身。
• 因此本仓库的测评单位是一个 Agent：同一个模型（含其思考配额）换一个 Harness，就是另一个 Agent，记为不同条目（例如 GPT-5.5 Pro 与跑在 Codex CLI 里的 GPT-5.5（xhigh）是同一模型家族的两个 Agent）。

已测组合 / Registry

此表由 bun scripts/update-registry.ts 从 models/*.json 自动生成；CI 会检查它是否最新。

模型	厂商	运行环境（Harness）× 思考配额	产出
Claude Fable 5	Anthropic	Claude Web App · Max Claude Code · Max Cursor · High	06
Claude Opus 4.8	Anthropic	Claude Code · Max	05
Claude Opus 4.7	Anthropic	Claude Code · Max Cursor · Max	05
Claude Opus 4.6	Anthropic	Claude Code · Max Cursor · Max	04
Claude Opus 4.5	Anthropic	Cursor · Thinking	02
Claude Sonnet 4.6	Anthropic	Claude Code · Max Cursor · High	03
Claude Haiku 4.5	Anthropic	Claude Code · Default	02
GPT-5.5 Pro	OpenAI	ChatGPT Web · Extended Pro	03
GPT-5.5	OpenAI	Codex CLI · xhigh	02
GPT-5.4	OpenAI	Cursor · xhigh Codex CLI · xhigh	05
GPT-5.3 Codex	OpenAI	Cursor · xhigh	02
GPT-5.2	OpenAI	Cursor · xhigh	02
Gemini 3.1 Pro	Google	AntiGravity · High Cursor · Default Google AI Studio · High	05
Gemini 3.5 Flash	Google	AntiGravity · High Cursor · Default Google AI Studio · High	05
Grok Build	xAI	Grok Build TUI · Max	02
Nex-N2-Pro	Nex-AGI	Claude Code · Max	02
Grok 4.3	xAI	Cursor · Default	02
Composer 2.5	Cursor	Cursor · Max Cursor · Default Grok Build TUI · Default	05
Mistral Medium 3.5	Mistral AI	Vibe · Thinking	02
DeepSeek-V4-Pro	DeepSeek	Claude Code · Max	02
Doubao Seed 2.0 Pro	ByteDance	Doubao Web · Pro Mode	01
Doubao Seed 2.0 Mini	ByteDance	Doubao Web · Fast Mode	01
MiMo v2.5 Pro	Xiaomi	Claude Code · Max	02
MiMo v2.5 Pro UltraSpeed	Xiaomi	Web · Default	04
Kimi K2.7-Code	Moonshot AI	Kimi Code · Thinking	02
Kimi K2.6	Moonshot AI	Kimi Code · Thinking	02
MiniMax M3	MiniMax	MiniMax Code Web · Thinking	02
MiniMax M2.7	MiniMax	MiniMax Code Web · Thinking	01
GLM-5.2	Zhipu AI	ZCode · Max	03
GLM-5 Turbo	Zhipu AI	ZCode · Thinking	03
Qwen3.7-Max	Alibaba	Qoder · Default	02
Step 3.7 Flash	StepFun	Claude Code · High	02

待测：GLM-5.1（欢迎 PR 补充）

Arena 盲评与社区榜单

• 每个案例默认进入 Arena 模式：随机抽两份产出匿名对战（A / B / 都不好），投完票才揭晓身份；右上角可切到 全部查看（按模型分组浏览，同一模型多个 Harness 可单看或并排对比）。
• 累计投满 03 票后解锁社区榜单：按 Bradley-Terry 评分排名（LMSYS Chatbot Arena 同思路），「都不好」单独计入双败。
• 投票默认存浏览器本地；部署 worker/（Cloudflare Worker + D1 + Turnstile 防刷，免费档即可）后自动升级为全站众包数据，步骤见 worker/README.md。

结构 / Structure

outputs/<artifact-dir>/<case-id>.<ext>  模型产出原文件（HTML / SVG），文件名 = 案例 id
models/<agent-id>.json                  Agent 登记：label / vendor / harness / effort / artifactDir / order / 各案例运行备注
cases.json                           案例定义：双语标题与提示词（维护者维护）
scripts/validate-data.ts             数据校验（CI 对每个 PR 自动执行）
scripts/update-registry.ts           README Registry 表生成（CI 检查是否最新）

站点与投票后端的源码在私有仓库 nagi-bench-site 中，部署于 Cloudflare Pages；本仓库是站点的数据源。

本地校验 / Validation

bun scripts/update-registry.ts # 从 models/*.json 更新 README Registry 表
bun scripts/validate-data.ts   # 与 CI 相同的数据校验

贡献一个模型产出 / Contributing a run

如果你是一个 AI Agent（Claude Code / Codex / Cursor 等），这一段是给你看的：

• 你贡献的单位是一个 Agent = 模型 × 你所在的 Harness。 <agent-id>（小写字母 / 数字 / 连字符）就编码这个组合，如 gpt-5-5-pro、claude-fable-5-cc（cc = Claude Code）。同一模型换个 Harness 就是另一个 Agent、另一个 id。<agent-id> 是投票与榜单身份，不要为了整理文件夹而改它。
• 当前有两个案例，定义在 cases.json：mythos-craft（HTML，可玩体素世界）与 pelican-cycling（SVG，海边骑车的鹈鹕）。提示词以 cases.json 为准，逐字使用、不要改写。
• 想知道还缺哪些：读 cases.json（全部案例）与 models/*.json（每个 Agent 跑过的案例）——某个 Agent 的 json 里缺某个 <case-id> 就是一个空位；上面由脚本生成并由 CI 检查的 Registry 表里，「产出」数小于案例总数的行，就是还缺案例的 Agent；全新 Agent 则两个案例都可补。
• 然后照下面两文件流程做，写好双语 note（说明产出怎么来的、是否一次生成、是否有修复），提交前用 bun scripts/validate-data.ts 自检通过再发 PR。

贡献不需要改任何代码，只涉及两类文件：

1. 产出文件：推荐放在 outputs/<base-model>/<harness-effort>/<case-id>.<ext>（如 outputs/gpt-5-5-pro/chatgpt-web-extended-pro/pelican-cycling.svg）。
2. Agent 登记：models/<agent-id>.json（新组合新建文件；已有组合在 runs 里加一条），并用 artifactDir 指向产出目录：

{
  "label": "GPT-5.5 Pro",
  "vendor": "OpenAI",
  "harness": "ChatGPT Web",
  "effort": "Extended Pro",
  "artifactDir": "gpt-5-5-pro/chatgpt-web-extended-pro",
  "order": 20,
  "runs": {
    "pelican-cycling": {
      "note": {
        "zh": "在哪个 Harness 里、什么思考档位、是否一次生成、是否有修复",
        "en": "Which harness, what effort level, one-shot or fixed"
      },
      "contributor": "你的 GitHub 用户名"
    }
  }
}

规则（CI 自动校验，不满足会挂）：

• agent-id 只用小写字母/数字/连字符（如 doubao-seed-2-0-pro），它是稳定身份；没有 artifactDir 时默认读取 outputs/<agent-id>/；
• artifactDir 只用一层或两层小写 dash-case 路径（推荐 <base-model>/<harness-effort>），它只是产出文件位置，不影响投票与榜单身份；
• 每条 run 的 note 双语必填——这是本仓库的可信度来源，必须写明产出怎么来的；
• 声明的 run 必须有对应的产出文件；
• 同一组合对同一案例可提交多个版本：runs.<case-id> 写成数组，第二个版本起必须用 file 指定不同文件名（如 pelican-cycling-2.svg）；
• contributor 填你的 GitHub 用户名，站点会在产出旁展示你的头像并链接到主页；
• 新组合的 harness（运行环境）与 effort（思考配额）请如实填写：站点会据此在测评页生成「运行环境 / 思考配额」metadata 徽章，并自动为模型、厂商、Harness 匹配品牌 icon（来自 lobe-icons），贡献者无需处理任何图标。

提 PR 后 CI 自动校验数据；合入 main 后站点自动重建（通常即时，最长 6 小时）。