Xbench 首期的 AGI Tracking 线包含科学问题解答测评集（xbench-ScienceQA）与中文互联网深度搜索测评集（xbench-DeepSearch），用于跟踪和评估基础模型的能力，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。金融、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。点击菜单栏「收件箱」查看。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，质疑测评题目难度不断升高的意义，其中，在评估中得分最低。

目录

01. 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

Xbench 是什么来历？为什么评估 Agent 产品需要双轨评估体系？基准测试不能只设计更难的问题？...

02.什么是长青评估机制？

LLM 与 Agent 产品的测评集有何区别？IRT 如何支撑评估系统的动态更新？...

03. 当前的领先模型在「招聘」和「营销」中的表现如何？

「招聘」和「营销」任务对 Agent 产品有什么要求？Xbench 如何评估 Agent业务能力？国内外领先模型在「招聘」和「营销」测试中表现如何？...

01 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

红杉中国的研究者近期在论文《xbench: Tracking Agents Productivity，

① 在博客中，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。当时主要针对 LLM 和智能体简单问答和逻辑思考能力进行评测。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

3、以及简单工具调用能力。

① 在首期测试中，Xbench 项目最早在 2022 年启动， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，其题库经历过三次更新和演变，长青评估机制是 Xbench 工作提出的「动态更新的评估系统」（Continuously Updated Evaluations），

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，

02 什么是长青评估机制？

1、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，研究者还发现尽管 DeepSeek R1 在数学和代码基准测试中表现出色，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。试图在人力资源、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

2、以此测试 AI 技术能力上限，当下的 Agent 产品迭代速率很快，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，起初作为红杉中国内部使用的工具，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

1、以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，关注「机器之心PRO会员」服务号，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

② 研究者另外强调了 xbench 将工作任务的难度与各个企业的现实需求对齐，

③ 此外，前往「收件箱」查看完整解读 

关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。在 5 月公布的论文中，红杉团队在该时段开始思考现今模型能力和 AI 实际效用之间的关系，