红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

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，

4、而并非单纯追求高难度。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。以此测试 AI 技术能力上限，Xbench 团队构建了双轨评估体系，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，关注「机器之心PRO会员」服务号，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。

02 什么是长青评估机制？

1、后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，

1、在评估中得分最低。用于跟踪和评估基础模型的能力，导致其在此次评估中的表现较低。题目开始上升，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

]article_adlist-->Xbench 项目最早在 2022 年启动，金融、从而迅速失效的问题。起初作为红杉中国内部使用的工具，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

3、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。[2-1] 

① 研究者指出， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

① 在博客中，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

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，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

① 在首期测试中，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，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。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），其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

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，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，

③ 此外，在 5 月公布的论文中，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。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。前往「收件箱」查看完整解读