但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。其中，以此测试 AI 技术能力上限，

① 在首期测试中，

② 伴随模型能力演进，法律、

1、点击菜单栏「收件箱」查看。市场营销、关注「机器之心PRO会员」服务号，

③ 此外，

3、Xbench 团队构建了双轨评估体系，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。

4、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），试图在人力资源、前往「收件箱」查看完整解读 

在评估中得分最低。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，[2-1] 

① 研究者指出，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，

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，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。起初作为红杉中国内部使用的工具，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，而并非单纯追求高难度。Profession Aligned 线则提出了面向招聘（Recruitment）和营销（Marketing）领域的垂类 Agent 评测框架。当下的 Agent 产品迭代速率很快，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

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， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

② 评估还发现模型的尺寸并非影响其任务表现的决定性因素，AGI Tracking 用于评估 Agent 的能力上限与技术边界；Profession Aligned 用于量化 AI 系统在真实场景的效用价值。质疑测评题目难度不断升高的意义，题目开始上升，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。以及简单工具调用能力。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），通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。