② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，[2-1] 

① 研究者指出，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，在评估中得分最低。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、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。

2、

③ 此外，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。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。而并非单纯追求高难度。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，题目开始上升，其中，

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，点击菜单栏「收件箱」查看。销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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1、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，市场营销、用于跟踪和评估基础模型的能力，Xbench 项目最早在 2022 年启动，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。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，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。前往「收件箱」查看完整解读 

② 伴随模型能力演进，

02 什么是长青评估机制？

1、当下的 Agent 产品迭代速率很快，从而迅速失效的问题。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，试图在人力资源、

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，起初作为红杉中国内部使用的工具，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，