智能体基准的关键，不是看模型答对了多少道题，而是判断它能否在给定环境中稳定完成目标。对智能体而言，任务能力包含理解指令、规划步骤、选择工具、读取反馈、修正错误和交付结果；只评估最终文本，可能把一次碰巧正确误当成可靠执行。
因此，基准设计应以端到端任务为单位，并明确成功条件。例如，代码任务不能只看生成片段是否像样，还要判断修改是否解决问题、是否引入回归；检索任务也不能只看召回了多少信息，还需检查证据是否相关、结论是否受到证据支持。评价过程应区分任务结果与执行过程，记录工具调用是否有效、失败后能否恢复，以及是否出现无关操作或虚构结果。
单次得分还不足以代表真实能力。任务表述、环境状态和可用工具的轻微变化，都可能改变结果。合理的基准应包含不同难度与边界情形，并在多次执行中观察成功率、错误类型和结果一致性。若只展示最佳一次，或让模型接触测试答案，成绩就难以反映泛化能力。评测还应检查模型是否遵守任务约束，而非仅仅追求表面完成。
DeepSeek-V3.1-Terminus相关材料报告了多个基准分数变化，包括BrowseComp、Terminal-bench和SWE-bench Verified上的提升。这些数据可以说明特定测试集上的表现变化，却不能单独证明模型在所有真实工作流中都更可靠：基准任务覆盖范围、环境设置与成功判定方式，都会影响分数的含义。
更有解释力的报告，应同时说明任务集如何构造、成功如何判定、运行环境与工具如何设置，并披露重复执行和失败样例。最终要回答的不是“分数高不高”，而是模型在哪类任务、哪些条件下能可靠完成，失败时又会怎样。只有把这些边界讲清，基准分数才可能成为部署决策的依据。