从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

2、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，

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，导致其在此次评估中的表现较低。

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，用于跟踪和评估基础模型的能力，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」， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

② 伴随模型能力演进，

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，以及简单工具调用能力。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，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，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），

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，其中，起初作为红杉中国内部使用的工具，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。Xbench 团队构建了双轨评估体系，质疑测评题目难度不断升高的意义，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，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。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，同时量化真实场景效用价值。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，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。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，

① 在首期测试中，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

3、前往「收件箱」查看完整解读 

以此测试 AI 技术能力上限，金融、关注 LLM 的复杂问答及推理能力，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。

③ 此外，其题库经历过三次更新和演变，[2-1] 

① 研究者指出，

4、GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，