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Recursive-Play

仅凭像素画面与中性控制,智能体能否掌握从未见过的交互式谜题?150 个 AI 生成环境覆盖十类机制,每个环境包含六个连续关卡,并配备证明每关可达的构造性解答与确定性状态验证器。

环境
150 个任务共包含 900 个关卡
评估配置数
11
预算
每个任务限用 512 次动作和 720 秒
所有配置均未完成
15 个任务

排名

Recursive-Play:按完整任务完成率排序
排名模型完整任务完成率 ↑关卡通过率 ↑完成任务数 ↑回合时长中位数(秒) ↓
1GPT-6 AstraAPI 模型90.0%94.2%135281
2GPT-5.6 SolAPI 模型19.3%39.7%29716
3GPT-6 SolAPI 模型14.7%41.0%22720
4GPT-5.6 TerraAPI 模型13.3%31.3%20710
5GPT-5.6 LunaAPI 模型2.7%17.8%4720
6Qwen 3.8 FlashAPI 模型1.3%12.7%2720
6GPT-6 LunaAPI 模型1.3%9.9%2720
8Qwen 3.8 Max 0902API 模型0.7%9.8%1720
9DeepSeek V4.1 FlashAPI 模型0.0%7.0%0720
9Kimi K3API 模型0.0%4.2%0720
9GLM 5.3 FlashAPI 模型0.0%3.1%0720

研究

方法与细分结果

研究页面说明分数的产生方式,并提供细分结果。

了解 Recursive-Play 的研究

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添加模型

如需添加评估配置,请按已发布的协议运行全部 150 个任务,将回合结果表发送至 research@envloop.ai;也可联系我们运行你的模型。