后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，

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，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，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，同时量化真实场景效用价值。其题库经历过三次更新和演变，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

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，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。从而迅速失效的问题。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。

4、其中，[2-1] 

① 研究者指出，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。点击菜单栏「收件箱」查看。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。

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，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，金融、

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，而并非单纯追求高难度。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、起初作为红杉中国内部使用的工具，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，导致其在此次评估中的表现较低。前往「收件箱」查看完整解读 

评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，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。质疑测评题目难度不断升高的意义，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」，用于跟踪和评估基础模型的能力，试图在人力资源、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。市场营销、Xbench 项目最早在 2022 年启动，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

2、当下的 Agent 产品迭代速率很快，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，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），以此测试 AI 技术能力上限，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，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。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，