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第三，def solve(self, task: Task) - Trajectory:
此外，if hasattr(part, "text") and part.text:
最后，更广泛的基准测试显示这是一个全能型模型。GLM-5.1在AIME 2026获95.3分，HMMT 2025年11月版获94.0分，HMMT 2026年2月版获82.6分，研究生级科学推理基准GPQA-Diamond获86.2分。在智能体与工具使用基准方面，CyberGym得分68.7（较GLM-5的48.3实现大幅跃升），BrowseComp获68.0分，τ³-Bench获70.6分，MCP-Atlas（公开集）获71.8分——最后一项尤其重要，因为MCP在生产环境智能体系统中的重要性日益凸显。在Terminal-Bench 2.0中模型取得63.5分，使用Claude Code作为脚手架时升至66.5分。
展望未来，T的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。