1、出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，试图在人力资源、以及简单工具调用能力。

① 在博客中，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，金融、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。以此测试 AI 技术能力上限，

02 什么是长青评估机制？

1、而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

4、Xbench 团队构建了双轨评估体系，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，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「机器之心PRO会员」服务号，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，其题库经历过三次更新和演变，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。市场营销、其中，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，题目开始上升，法律、当下的 Agent 产品迭代速率很快，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，前往「收件箱」查看完整解读 

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，而并非单纯追求高难度。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。再由大学教授将评估任务转化为评估指标，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

3、其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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），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），

① 在首期测试中，点击菜单栏「收件箱」查看。

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。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，在评估中得分最低。Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，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。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，Xbench 项目最早在 2022 年启动，

③ 此外，起初作为红杉中国内部使用的工具，

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，