① 研究者指出，试图在人力资源、

① 在博客中，起初作为红杉中国内部使用的工具，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。点击菜单栏「收件箱」查看。金融、用于跟踪和评估基础模型的能力，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，其题库经历过三次更新和演变，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，质疑测评题目难度不断升高的意义，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。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，当下的 Agent 产品迭代速率很快，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，再由大学教授将评估任务转化为评估指标， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。

02 什么是长青评估机制？

1、

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，其中，导致其在此次评估中的表现较低。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，

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，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），法律、

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。

② 伴随模型能力演进，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，从而迅速失效的问题。题目开始上升，

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，

4、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 

③ 此外，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。

3、以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，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。而并非单纯追求高难度。