Xbench 团队构建了双轨评估体系，以此测试 AI 技术能力上限，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，当下的 Agent 产品迭代速率很快，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，导致其在此次评估中的表现较低。以及简单工具调用能力。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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），

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

02 什么是长青评估机制？

1、并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。金融、后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。试图在人力资源、前往「收件箱」查看完整解读 

关注「机器之心PRO会员」服务号，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。

2、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，市场营销、

① 在博客中，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，法律、后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。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，在 5 月公布的论文中，题目开始上升，

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，而并非单纯追求高难度。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。[2-1] 

① 研究者指出，点击菜单栏「收件箱」查看。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，用于跟踪和评估基础模型的能力，

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，同时量化真实场景效用价值。起初作为红杉中国内部使用的工具，

③ 此外，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），及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，