美团LongCat推出LoHoSearch，一个基于762万实体维基百科知识图谱自动生成问题的搜索智能体基准，旨在解决BrowseComp等现有基准趋于饱和的问题。
在11个前沿模型测试中，最佳得分仅34.74%，远低于当前模型在BrowseComp上约90%的成绩；
上下文策略仅带来+6.8个百分点的提升。
该基准包含544道问题、11个领域，采用树与图结构，已开源。
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Meituan LongCat lance LoHoSearch : un nouveau benchmark pour les agents de recherche plus difficiles
Meituan LongCat a lancé LoHoSearch, un benchmark pour agents de recherche basé sur 7,62 millions d’entités du graphe de connaissances Wikipédia, avec des q...
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Meituan LongCat a lancé LoHoSearch, un benchmark pour agents de recherche basé sur 7,62 millions
d’entités du graphe de connaissances Wikipédia, avec des questions générées automatiquement, visant à résoudre le problème de saturation des benchmarks existants tels que BrowseComp. Lors du test de 11 modèles de pointe, le meilleur score n’a atteint que 34,74 %, bien inférieur aux environ 90 % des modèles actuels sur BrowseComp ; la stratégie contextuelle n’a apporté qu’une amélioration de 6,8 points. Ce benchmark comprend 544 questions, 11 domaines et utilise des structures arborescentes et graphiques, et il est open source.
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Évaluation
Aioga 编辑摘要
美团LongCat发布搜索智能体基准LoHoSearch。该基准基于含762万实体的维基百科知识图谱自动生成问题，共收录544道题，覆盖11个领域，并采用树与图结构，目前已开源。
背景分析
发布方称，LoHoSearch旨在应对BrowseComp等现有基准趋于饱和的问题。材料显示，当前模型在BrowseComp上的成绩约为90%，因此需要更具挑战性的搜索智能体评测。
Aioga 观点
Aioga判断，LoHoSearch的主要价值在于提供一组更难的搜索任务，并通过知识图谱及树、图结构组织问题。其能否成为通用评测标准，仍需更多公开测试与使用反馈验证。
影响与后续
在对11个前沿模型的测试中，最佳得分仅为34.74%；材料同时称，上下文策略只带来6.8个百分点提升。值得关注的是，该结果显示参测模型在这套题目上仍有较大提升空间。 后续可重点关注开源基准的题目生成与评测设置、不同模型在544道题和11个领域中的表现，以及更多测试能否复现最佳得分和上下文策略提升幅度。
Source and Copyright
La source fournit un titre, un résumé, une attribution et un lien original. Aioga ne republie pas l’article intégral.
Canal de collecte: Agrégation de résumés · Domaine source: x.com
Source: X：美团 LongCat (@Meituan_LongCat)
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Content record: social-summary · Updated: 2026-07-17T14:08:29.000Z
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