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LangChain评测：开源模型Agent能力追平闭源前沿
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AI 综述
2026年10月14日，LangChain 在其官方博客发布评测结果，使用 Deep Agents 评测框架测试开源权重模型在智能体任务上的表现。评测覆盖文件操作、工具调用、指令遵循等核心智能体任务。结果显示，GLM-5 与 MiniMax M2.7 得分接近闭源前沿模型，正确率分别为 0.64 和 0.57，而 Claude Opus 4.6 为 0.68。LangChain 据此认为开源模型在智能体任务上已跨过门槛。
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最新进展10月14日 00:11
LangChain 评测显示 GLM-5 与 MiniMax M2.7 智能体任务正确率接近 Claude Opus 4.6。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- LangChain BlogLangChain 评测：开源模型在智能体任务上已跨过门槛
LangChain 用 Deep Agents 评测框架测试开源权重模型，GLM-5 与 MiniMax M2.7 在文件操作、工具调用、指令遵循等核心智能体任务上得分接近闭源前沿模型，正确率分别为 0.64 和 0.57，而 Claude Opus 4.6 为 0.68。
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