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Long-Horizon-Terminal-Bench

IntelligenceLab/Long-Horizon-Terminal-Bench

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:apache-2.0 上游版本:df1bf2401d56

中文简介

IntelligenceLab/Long-Horizon-Terminal-Bench 是 IntelligenceLab 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 df1bf2401d56,同步到 747 个文件,文件元数据合计 1.09 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 IntelligenceLab/Long-Horizon-Terminal-Bench 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
IntelligenceLab/Long-Horizon-Terminal-Bench 是 IntelligenceLab 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 df1bf2401d56,同步到 747 个文件,文件元数据合计 1.09 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。

【适用方向】
适合在明确数据字段、拆分和许可证后,用于文本生成与推理相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。

【版本与规格】
固定版本:df1bf2401d56。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en。 数据集卡名称:Long-Horizon Terminal-Bench (LHTB)。 规模分类:n<1K。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-20。

【文件信息】
上游 API 返回 747 个文件,文件元数据合计 1.09 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.md 46 个、无扩展名 20 个、.py 15 个、.toml 5 个、.csv 4 个、.json 4 个。 当前较大的文件包括:tasks/apex-investment-banking-matter/environment/world_files/world.zip(108.76 MB);tasks/apex-ib244-matter/environment/world_files/world.zip(100.10 MB);data/tasks.jsonl(223.39 KB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 1.09 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 1.31 GB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。

【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Long-Horizon Terminal-Bench (LHTB) LHTB** is a **46-task** benchmark for measuring how well LLM agents sustain useful work in a containerized terminal over **hundreds of steps**. Unlike short-horizon coding benchmarks where an agent writes one artifact and stops, LHTB drops the agent into a stateful environment and grades it with **hidden, rebuild-from-artifact verifiers** — self-reported progress does not count. 📝 Blog: https://zli12321.github.io/LHTB/ 🏆 Leaderboard: https://zli12321.github.io/LHTB/leaderboard.html 📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2607.08964 💻 Code: https://github.com/zli12321/LHTB ### ⚠️ Harness update — continue-until-timeout LHTB adds one behavior on top of Harbor: for long-horizon tasks the agent **keeps working until the task timeout** instead of ending the moment it declares the task complete. After the agent stops, the harness runs the hidden verifier and — if it hasn't fully passed — resumes the same session with the verifier feedback, repeating until the timeout elapses or the verifier passes. This is controlled by `continue_until_timeout = true` in the `[agent]` block of a task's `task.toml`, set on **30 of the 46** tasks. **Stock upstream Harbor ignores this flag**, so those tasks run single-shot there and score lower. To reproduce the official LHTB numbers, use the modified Harbor bundled in the GitHub repo (`harbor/`) — see `harbor/README.md` for the exact diff and `harbor/skills/apply-lhtb-patches/PATCH.md` to apply the same patch to any other Harbor version. What's in this dataset Each of the 46 tasks ships as a Harbor / Terminal-Bench 2.0 task folder under `tasks/`: **Held out on purpose.** The `tests/` (hidden verifiers) and `solution/` (oracle solutions) directories are **intentionally not published** here to keep the benchmark contamination-resistant. Request access or run the official harness for scoring; see the GitHub repo. Dataset viewer The **`tasks`** config (`data/tasks.jsonl`, one row per task) powers the dataset viewer. Co

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合在明确数据字段、拆分和许可证后,用于文本生成与推理相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。

规模与格式

固定版本:df1bf2401d56。 任务标签:文本生成与推理。 语言字段:en。 数据集卡名称:Long-Horizon Terminal-Bench (LHTB)。 规模分类:n<1K。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-20。

文件说明

上游 API 返回 747 个文件,文件元数据合计 1.09 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.md 46 个、无扩展名 20 个、.py 15 个、.toml 5 个、.csv 4 个、.json 4 个。 当前较大的文件包括:tasks/apex-investment-banking-matter/environment/world_files/world.zip(108.76 MB);tasks/apex-ib244-matter/environment/world_files/world.zip(100.10 MB);data/tasks.jsonl(223.39 KB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。

上游文件元数据

  • .gitattributes505 B
  • data/tasks.jsonl223.39 KB
  • eval.yaml445 B
  • README.md4.66 KB
  • tasks/2048/environment/Dockerfile1.67 KB
  • tasks/2048/environment/harness/game2048_cli.py3.11 KB
  • tasks/2048/environment/harness/game2048_daemon.py7.52 KB
  • tasks/2048/environment/harness/game2048_engine.py9.81 KB
  • tasks/2048/instruction.md4.90 KB
  • tasks/2048/task.toml1.02 KB
  • tasks/alp-paper-reproduction/environment/Dockerfile631 B
  • tasks/alp-paper-reproduction/environment/project/configs/sample_columns.csv132 B

硬件建议

仓库文件元数据合计 1.09 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 1.31 GB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。

注意事项

许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

获取、校验与交付

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