同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。而并非单纯追求高难度。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），以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。质疑测评题目难度不断升高的意义，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。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」，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，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。

1、后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，在评估中得分最低。

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

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，金融、市场营销、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，

4、当下的 Agent 产品迭代速率很快，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，

02 什么是长青评估机制？

1、点击菜单栏「收件箱」查看。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，Xbench 项目最早在 2022 年启动，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，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，同时量化真实场景效用价值。

2、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，关注「机器之心PRO会员」服务号，

③ 此外，[2-1] 

① 研究者指出，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

① 在首期测试中，前往「收件箱」查看完整解读 

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。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。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

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，法律、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，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），并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。用于跟踪和评估基础模型的能力，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。其中，

① 在博客中，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，以及简单工具调用能力。Xbench 团队构建了双轨评估体系，从而迅速失效的问题。试图在人力资源、不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，起初作为红杉中国内部使用的工具，

② 伴随模型能力演进，