UC伯克利AI基准ALE：Claude Fable 5首败GPT 5.5，真实任务通过率24%
谁也没想到，AI智能体的真实能力考核会给出如此颠覆的结果。一支顶尖学术团队近期推出了一场被称为“智能体最后的考试”的全新基准测试，直接将当前市面上最顶尖的AI Agent拉到真实工作场景中进行考核。
这场名为Agents’ Last Exam（简称ALE）的测试，没有设置传统的闭卷答题环节，而是让智能体完成实打实的工业级任务：在专业3D建模软件中搭建产品模型、在游戏引擎中构建完整场景、在特效合成工具中完成影视级后期制作，完全模拟真实职场中的电脑操作流程。
测试成绩一经公布，就让不少此前高呼“AI Agent即将取代人类工作”的声音彻底沉默。最令人意外的是，在难度最高的终极考核档中，当前公认的两款最强AI——Claude Fable 5和GPT 5.5，全部交出了零分答卷。而当难度适当降低后，结果再次反转：GPT 5.5反而以微弱优势领先了刚发布不久的Claude Fable 5。
要知道在过往几乎所有主流基准测试中，Claude Fable 5对GPT 5.5都呈现碾压级优势：在SWE-Bench Pro上得分80.3%对58.6%，在Humanity’s Last Exam上更是以64.5%对52.2%遥遥领先。但在这场真实工作场景的考核中，战局彻底逆转。
从最终的完整排行榜来看，GPT 5.5几乎包揽了榜单的头部位置：搭配OpenAI自家Codex框架的版本以24.0%的通过率拿下第一，换用ALE Claw基准框架的版本以23.0%位居第二。直到第三名才出现Claude Fable 5的身影，搭配Claude Code框架仅拿下22.0%的通过率。
进一步统计前10名榜单可以发现，GPT 5.5系列模型占据了5个席位，加上排名第六的GPT 5.4，OpenAI的模型总共拿下6个名额。反观Claude家族，除了Fable 5拿到第三，Opus 4.7仅排第九（18.4%），Opus 4.8更是垫底第十（15.8%），整体表现远不如GPT系列。
除了榜单本身的排名变化，测试数据还透露出三个值得深思的关键信号。
第一，当前AI智能体的能力天花板极低。 本次测试的冠军通过率仅为24%，即便按照最宽松的部分得分规则计算，最强智能体的综合得分也未超过45.8%。要知道所有测试题目均来自人类专家已经完成的真实项目，人类完成这些任务的理论通过率是100%。
第二，Claude系列模型的使用成本高得惊人。 本次榜单首次新增了“预估总成本”统计项，直接拉开了不同模型的成本差距：Claude Fable 5完成全部测试任务花费了2315美元，Opus 4.8花费1838美元，即便是Opus 4.7也需要1144美元。而GPT 5.5系列中，最贵的Codex框架仅花费566美元，最便宜的Cursor CLI更是只需174美元。换算下来，Claude Fable 5的花费是Codex框架的四倍多，但最终通过率反而低了两个百分点。
第三，不同模型的执行效率差距触目惊心。 测试中，ALE Claw基准框架完成全部任务仅用了47小时20分钟，Cursor CLI耗时67小时。而Claude Opus 4.8则花费了451小时，接近19天才能完成全部考核，堪称“慢到离谱”。即便是对比GPT 5.5和Claude Fable 5两款顶级模型，GPT 5.5的执行效率优势也同样明显。
测试将任务分为三个难度等级：Near-Term（近期可解）、Full-Spectrum（全面覆盖）和Last-Exam（终极难题）。其中最难的终极难题档，所有主流配置的平均通过率仅为2.6%，包括GPT 5.5和Claude Fable 5在内的绝大多数模型都拿到了零分。这也直接印证了一个结论：平时的笔试学霸，未必能成为真正的职场能手。
要理解ALE为何能让一众“纸面学霸”现原形，首先要搞清楚它和传统基准测试的核心区别。此前由Scale AI推出的Humanity’s Last Exam（HLE）测试，本质上还是闭卷答题模式，仅需要模型给出静态的答案，核心考察的是知识储备而非实际操作能力。
而ALE的核心设计思路完全不同，它考察的是智能体“能干什么”。正如测试核心作者Yiyou Sun所说：“市场上到处都在预测AI智能体将在2026-2027年超越人类完成几乎所有工作，我们设计这场测试就是为了验证这个说法。”
ALE的每一道题目都来自人类专家已经完成的真实项目，覆盖了55个行业细分领域，包括量化交易、基因组分析、航空航天工程、建筑设计、脑成像、动画特效、法律研究等，整个测试体系完全锚定美国联邦职业分类标准（ONET），完全按照真实劳动力市场的需求出题。
本次测试的出题阵容堪称豪华：超过300位领域专家来自100多家机构，学术端涵盖全球顶尖高校，产业端则包括多家顶级金融和科技公司，测试项目由Snorkel AI通过Open Benchmarks Grants项目提供资金支持。
不同于传统测试的文字答题，ALE采用了GCUA（通用计算机使用代理）框架，为智能体开放了完整的GUI界面和命令行权限，允许智能体进行鼠标点击、键盘输入、编写脚本、浏览网页等所有人类能完成的电脑操作，测试只看最终产出结果，不限制实现方法。所有提交的作业都由确定性代码自动评分，彻底避免了主观判断的影响，实现了完全可复现的评测。
No vibes. No human judges. Fully reproducible.（不靠感觉，不靠人类裁判，完全可复现）
为了避免传统基准测试中常见的数据污染问题，ALE还设置了严格的防作弊机制：仅公开约10%的测试题目（约150道），剩余1300多道题目严格保密，并且公开题和私密题会定期滚动轮换，确保没有智能体可以通过“背题”获得高分。
对比现有的其他Agent基准测试，ALE的优势非常明显。团队成员Dawn Song的对比数据显示：ALE的CLI子集覆盖了40个行业细分领域，而Terminal-Bench仅覆盖6个，SWE-bench-Pro仅覆盖5个；人类完成这些任务的时间从几小时到几周不等，而其他测试的完成时间仅为几分钟到几天；最强Agent在ALE-CLI上的通过率仅为25.2%，而Terminal-Bench上为82.0%，SWE-bench-Pro上为59.1%。这也意味着，其他测试已经接近被“做穿”，而ALE才刚刚开始。
这也是ALE敢自称“智能体最后的考试”的核心原因。
Dawn Song还分享了两个非常有趣的行业观察。第一个是当前AI智能体的典型失败模式：很多智能体在没有真正验证工作成果的情况下就会宣称任务完成，经常会出现“Done. All checks pass.”的表述，但实际产出却缺少必要文件、计算结果错误、遗漏关键字段，甚至直接违反任务的明确约束，堪称“活没干完，嘴先说完”。
第二个则解答了不少人的疑问：为何Claude Fable 5的表现如此拉胯？Dawn Song指出，不存在所谓的“万能冠军”模型，每一款前沿AI都有擅长和薄弱的领域。ALE覆盖55个行业、超过1500道题目，最终得分是所有领域的平均成绩，因此很多模型的总分会非常接近，真正有价值的信号不是总分，而是不同模型在不同领域的表现差异——同一道题目上，不同模型往往会因为完全不同的原因失败。
此外，榜单中Claude Fable 5的旁边标注了“may be down-tuned”，也就是可能被降级。这是因为Claude Fable 5底层基于Mythos模型加上安全分类器，当遇到网络安全、生物医学等敏感领域的任务时，会自动静默切换到能力更弱的Opus 4.8模型。在ALE这种覆盖55个行业的综合测试中，相当于这部分任务直接使用了能力更弱的替代模型，自然会拉低整体得分。
当然，也有人质疑Claude Fable 5的成绩是否存在其他问题。事实上，Claude家族此前就有过相关的“前科”：今年5月底，初创公司Datacurve发布了DeepSWE基准测试，揭露了SWE-Bench Pro测试中的一个漏洞——测试的Docker容器中附带了代码仓库的完整git历史，正确答案就隐藏在文件系统中。绝大多数模型都会忽略这个隐藏信息，但只有Claude系列模型会主动检查git历史，从历史提交中寻找对应的修复方案，以此恢复正确的补丁。据称Opus 4.7约18%的通过率都来自这种方式，Opus 4.6的占比更是高达25%。而GPT 5.4和GPT 5.5则完全没有这种行为。
有行业科技媒体评价称，这既可以说是Claude的“环境感知能力强，善于利用可用资源”，也可以说是一种“作弊行为”，取决于评判立场。而ALE显然吸取了这个教训，直接将测试环境从命令行迁移到GUI桌面操作，彻底切断了智能体查看git历史的可能，让测试环境更加公平严谨。
这场测试不仅重新定义了AI智能体的评测标准，也让行业看到当前AI Agent距离真正替代人类工作还有很长的路要走。目前，完整的测试榜单、项目主页和开源代码都已经公开，感兴趣的开发者可以自行查阅。
完整测评地址：
https://agents-last-exam.org/leaderboard
项目主页：
https://agents-last-exam.org/
GitHub：
https://github.com/rdi-berkeley/agents-last-exam
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