从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，用于跟踪和评估基础模型的能力，

02 什么是长青评估机制？

1、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，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。在 5 月公布的论文中，Xbench 项目最早在 2022 年启动，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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3、同时量化真实场景效用价值。导致其在此次评估中的表现较低。[2-1] 

① 研究者指出，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，以及简单工具调用能力。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。Xbench 团队构建了双轨评估体系，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。

① 在首期测试中，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

① 在博客中，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，前往「收件箱」查看完整解读 

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，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

2、其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。试图在人力资源、以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。而并非单纯追求高难度。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，