从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，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。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，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、其中，其题库经历过三次更新和演变，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，

② 伴随模型能力演进，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，在评估中得分最低。

③ 此外，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

4、且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

① 在首期测试中，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，金融、

]article_adlist-->研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。当下的 Agent 产品迭代速率很快，用于跟踪和评估基础模型的能力，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，前往「收件箱」查看完整解读