不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，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。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、关注 LLM 的复杂问答及推理能力，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」，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，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），题目开始上升，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，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，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。金融、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

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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，起初作为红杉中国内部使用的工具，其题库经历过三次更新和演变，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。Xbench 项目最早在 2022 年启动，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

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② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。市场营销、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），在评估中得分最低。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，

② 伴随模型能力演进，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，以此测试 AI 技术能力上限，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

4、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

02 什么是长青评估机制？

1、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。前往「收件箱」查看完整解读 

① 在首期测试中，导致其在此次评估中的表现较低。Xbench 团队构建了双轨评估体系，在 5 月公布的论文中，同时量化真实场景效用价值。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，

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，