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MuJoCo · Core16

Reacher

控制连续动作机械臂到达目标点。

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 Reacherdirect mujoco renderer

GPT-5.5

Codex
BEST
Held-out 分数
-3.473
Checkpoint
#012
重跑
50 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -1.880.

Claude Opus 4.7 Policy rerun in Reacherdirect mujoco renderer

Claude Opus 4.7

Claude Code
#2
Held-out 分数
-3.979
Checkpoint
#007
重跑
50 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -2.670.

MiniMax-M3 Policy rerun in Reacherdirect mujoco renderer

MiniMax-M3

Claude Code
#3
Held-out 分数
-5.103
Checkpoint
#015
重跑
50 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -2.308.

DeepSeek-V4-Pro Policy rerun in Reacherdirect mujoco renderer

DeepSeek-V4-Pro

Claude Code
#4
Held-out 分数
-6.506
Checkpoint
#019
重跑
50 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -4.613.

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。

01GPT-5.5Codex-3.473
02Claude Opus 4.7Claude Code-3.979
03MiniMax-M3Claude Code-5.103
04DeepSeek-V4-ProClaude Code-6.506
05Random policyUniform-43.77