MiniMax 发布 OctoCodingBench 基准测试

MiniMax（MiniMax AI）在2026年1月14日发布了OctoCodingBench，这是首个专门面向Coding Agent（代码智能体）的系统性评测集。该基准测试旨在解决当前代码评测体系中缺乏长链路、多约束、生产级可靠性验证的问题。

以下是对 OctoCodingBench 基准测试的详细介绍：

1. 核心定位与意义

OctoCodingBench 的发布标志着评测体系从“能力上限”转向“企业落地可交付性”。MiniMax 通过该基准试图为下一代 AGI 落地标准提供更清晰的答案，强调 AI 在复杂环境下的可靠性、可控性和过程合规性。

2. 评测对象与任务场景

OctoCodingBench 不同于传统的“写代码”或“填空”评测，它专注于评估 长视角（Long-Horizon）‍ 和 复杂指令遵循 能力。具体评测了以下维度：

• 多轮对话与指令遵循：测试模型在多轮交互中能否持续正确执行指令，且遵循能力随轮次增加会下降。
• 动态环境与多技术栈：评估模型在跨越多种技术栈和脚手架（Scaffolding Frameworks）的开发场景下的表现。
• 复合指令约束（Composite Instruction Constraints）‍：模型需要处理并执行包括系统提示（System Prompt）、用户查询、内存（Memory）、工具模式（Tool Schemas）以及各种规范文件（如 Agents.md, Claude.md, Skill.md）在内的复杂约束。

3. 评测方法与指标

OctoCodingBench 采用了严格的评测方法：

• 单点违规即失败（Single-Violation-Failure）‍：只要模型在执行过程中出现一次违规，就会导致整个实例失败，这种机制非常严格，旨在量化模型的稳健性（Robustness）‍。
• 双重指标体系：
  • Check-level 准确率（Check-level Accuracy，CSR）‍：细粒度的准确率。所有模型在这一指标上均表现优异，准确率突破了80%。
  • Instance-level 成功率（Instance-level Success Rate，ISR）‍：端到端的成功率。这个指标非常低，只有10%-30%，暴露了当前模型在长链路任务中的稳定性不足。

4. 关键发现与行业影响

OctoCodingBench 的测评结果对行业具有重要启示：

• 生产级可靠性缺失：尽管模型在单个检查点（Check-level）上表现良好，但在实际的端到端流程（Instance-level）中，尚未达到生产级别的可靠性要求，过程合规仍是盲区。
• 开源模型追赶闭源模型：数据显示，部分开源模型在过程合规指标上已经快速逼近甚至超越了一些闭源模型，说明“数据与评测范式”正成为竞争的新要素。
• 评测体系的重要性：MiniMax 指出，缺乏统一、贴近真实场景的评估标准，就难以判断模型是否具备规模化部署的条件。因此，评测体系本身正在成为 AGI 时代的重要基础设施。

总结

OctoCodingBench 不仅是一个数据集，更是一套评估 ‍“Coding Agent”‍ 能力的标准。它帮助开发者和企业更客观地了解模型在真实开发环境中的表现，尤其是对模型的长链路执行力和过程合规性提出了更高要求。