在 5 月公布的论文中，

① 在首期测试中，

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，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

02 什么是长青评估机制？

1、

① 在博客中，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

1、Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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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，题目开始上升，从而迅速失效的问题。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。市场营销、前往「收件箱」查看完整解读 

用于跟踪和评估基础模型的能力，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。而并非单纯追求高难度。金融、Xbench 团队构建了双轨评估体系，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，质疑测评题目难度不断升高的意义，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，起初作为红杉中国内部使用的工具，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。以此测试 AI 技术能力上限，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，其题库经历过三次更新和演变，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

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2、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，其中，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。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），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），以及简单工具调用能力。

② 伴随模型能力演进，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，Xbench 项目最早在 2022 年启动，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，在评估中得分最低。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。