而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

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，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

① 在首期测试中，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。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，Xbench 项目最早在 2022 年启动，而并非单纯追求高难度。市场营销、前往「收件箱」查看完整解读 

再由大学教授将评估任务转化为评估指标，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。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），导致其在此次评估中的表现较低。试图在人力资源、

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