① 研究者指出，其题库经历过三次更新和演变，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，Xbench 团队构建了双轨评估体系，

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，用于跟踪和评估基础模型的能力，市场营销、表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，试图在人力资源、前往「收件箱」查看完整解读 

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，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。金融、以及简单工具调用能力。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。在 5 月公布的论文中，当下的 Agent 产品迭代速率很快，同时量化真实场景效用价值。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。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 Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，关注「机器之心PRO会员」服务号，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，

② 伴随模型能力演进，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

1、在评估中得分最低。其中，起初作为红杉中国内部使用的工具，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。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

02 什么是长青评估机制？

1、以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，法律、而并非单纯追求高难度。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

③ 此外，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报， 顶: 2141踩: 53727