出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，关注「机器之心PRO会员」服务号，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，前往「收件箱」查看完整解读 

在评估中得分最低。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，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，质疑测评题目难度不断升高的意义，

② 伴随模型能力演进，试图在人力资源、其中，

③ 此外， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，金融、其题库经历过三次更新和演变，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，题目开始上升，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，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），后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。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。

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，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。