Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，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），其题库经历过三次更新和演变，在评估中得分最低。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。法律、谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。点击菜单栏「收件箱」查看。

2、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。从而迅速失效的问题。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，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。

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，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

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，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-->当下的 Agent 产品迭代速率很快，

② 伴随模型能力演进，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，

1、

③ 此外，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。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，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），

① 在首期测试中，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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