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MuJoCo · Core16

HalfCheetah

带稠密反馈的高维平面运动任务。

历史研究记录

这些证据属于论文时期实验,并不表示相关 package 当前仍然可用。

01

最终 Policy 证据

每张卡片都在原研究 Environment 中重跑 validation 选出的 checkpoint。

GPT-5.5 Policy rerun in HalfCheetahdirect mujoco renderer

GPT-5.5

Codex
#2
Held-out 分数
601.8
Checkpoint
#003
重跑
220 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return 211.2.

Claude Opus 4.7 Policy rerun in HalfCheetahdirect mujoco renderer

Claude Opus 4.7

Claude Code
#3
Held-out 分数
452.0
Checkpoint
#038
重跑
220 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return 119.7.

MiniMax-M3 Policy rerun in HalfCheetahdirect mujoco renderer

MiniMax-M3

Claude Code
BEST
Held-out 分数
606.2
Checkpoint
#040
重跑
220 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return 128.0.

DeepSeek-V4-Pro Policy rerun in HalfCheetahdirect mujoco renderer

DeepSeek-V4-Pro

Claude Code
#4
Held-out 分数
-0.468
Checkpoint
#017
重跑
220 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -0.893.

02

报告分数

在该 Environment 内分数越高越好;不同任务的原始 reward scale 不可比较。

01MiniMax-M3Claude Code606.2
02GPT-5.5Codex601.8
03Claude Opus 4.7Claude Code452.0
04DeepSeek-V4-ProClaude Code-0.468
05Random policyUniform-291.8