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，在评估中得分最低。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

③ 此外，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

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，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，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），质疑测评题目难度不断升高的意义，起初作为红杉中国内部使用的工具，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。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，Xbench 团队构建了双轨评估体系，

2、

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，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、关注「机器之心PRO会员」服务号，金融、

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③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，

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，[2-1] 

① 研究者指出，其题库经历过三次更新和演变，

3、后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。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。试图在人力资源、

02 什么是长青评估机制？

1、不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，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，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。

4、但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，市场营销、

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，从而迅速失效的问题。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。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。

① 在首期测试中，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，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。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。在 5 月公布的论文中，前往「收件箱」查看完整解读