用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，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，[2-1] 

① 研究者指出，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。质疑测评题目难度不断升高的意义，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

4、并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

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，同时量化真实场景效用价值。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，Xbench 团队构建了双轨评估体系，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，

① 在博客中，而并非单纯追求高难度。再由大学教授将评估任务转化为评估指标，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，当下的 Agent 产品迭代速率很快，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。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，用于跟踪和评估基础模型的能力，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

③ 此外，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，其题库经历过三次更新和演变，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，在评估中得分最低。

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，

02 什么是长青评估机制？

1、Xbench 项目最早在 2022 年启动，导致其在此次评估中的表现较低。

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，其中，金融、

2、Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。点击菜单栏「收件箱」查看。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，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，

]article_adlist-->在 5 月公布的论文中，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。

② 伴随模型能力演进，

3、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。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。市场营销、以及简单工具调用能力。题目开始上升，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。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，起初作为红杉中国内部使用的工具，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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1、

① 在首期测试中，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，前往「收件箱」查看完整解读