让AI离开温室，走向动态世界：MineExplorer揭示顶级多模态大模型被忽视的能力断层

摘要

介紹美團 LongCat 團隊構建的 MineExplorer，這是首個在開放世界中進行分鐘級長程任務的評測基準。該基準透過動態演化的 Minecraft 沙盒，測試多模態大模型在處理隱藏前置條件與長程規劃時的真實能力，並揭露了當前模型在感知強但推理弱的能力斷層。

Meituan LongCat team introduces MineExplorer, a benchmark evaluating multimodal LLMs on long-term planning in dynamic open-world tasks, revealing significant gaps in reasoning capabilities.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• MineExplorer 是首個在開放世界進行分鐘級長程任務的評測基準。
• 模型在單步任務表現尚可，但在多步隱藏前置條件下表現崩盤。
• 揭示了多模態大模型在動態世界中持續探索與規劃的真實瓶頸。

提到的工具與公司

• MineExplorer
• Minecraft
• Claude-Opus-4.6
• ReAct
• HuggingFace

適合誰看

從事人工智慧研究、具身智慧開發或需要評估大模型真實能力的工程師與研究者。

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