① 在博客中，

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，从而迅速失效的问题。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，关注「机器之心PRO会员」服务号，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，用于跟踪和评估基础模型的能力，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。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），

3、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，以此测试 AI 技术能力上限，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

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，以及简单工具调用能力。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，其中，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，同时量化真实场景效用价值。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，[2-1] 

① 研究者指出，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，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），起初作为红杉中国内部使用的工具， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，在 5 月公布的论文中，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

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。销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，在评估中得分最低。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。试图在人力资源、其题库经历过三次更新和演变，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，Xbench 项目最早在 2022 年启动，

1、同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，前往「收件箱」查看完整解读 

① 在首期测试中，

2、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。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。