论文arxiv cs.CL · 1w ago重要
Relay-Bench: Evaluating LLMs on Multi-Domain Reasoning Chains
分类释义：学术论文 / 技术报告
TL;DR
Relay-Bench 发布，测试 LLM 跨多域复合推理能力，GPT-5.5 最高仅获 43.3% 分，揭示当前模型在长链条、多领域任务上的显著短板。
关键要点
- 01Relay-Bench 发布。
- 02测试 LLM 跨多域复合推理能力。
- 03GPT-5.5 最高仅获 43.3% 分。
- 04揭示当前模型在长链条、多领域任务上的显著短板。
为什么值得关注
该基准明确鼓励模型调用工具完成跨域任务，43.3% 的低分说明 Agent 在真实复杂场景中仍有很大提升空间——工程师可将其作为内部评估集，测试自研模型或 Agent 系统在"多步骤跨领域"场景下的实际表现。
对你的工程实践意味着什么
LLM 实时生成MiniMax-M2.7缓存命中
| 角色 | 你应该做什么 |
|---|---|
| Tech Lead | 将 Relay-Bench 纳入模型选型评估流程，对候选模型做多域推理能力对比 |
| 应用工程师 | 审查现有功能中是否存在跨多个领域的长链条任务，考虑拆解为单域子任务串联 |
| 运维 / 平台 | 检查工具调用链路的可观测性，确保能追踪跨域任务的执行路径与失败节点 |
| 产品 / 业务 | 评估规划中依赖多域复合推理的产品功能，了解当前模型能力边界后调整预期 |
同类资讯
本页 TL;DR 与「为什么」由 LLM 生成 · 模型：MiniMax-M2.7 / Claude Haiku 4.5