从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，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，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，

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再由大学教授将评估任务转化为评估指标，用于跟踪和评估基础模型的能力，在 5 月公布的论文中，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，同时量化真实场景效用价值。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，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，关注「机器之心PRO会员」服务号，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。法律、其题库经历过三次更新和演变，Xbench 项目最早在 2022 年启动，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，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。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。点击菜单栏「收件箱」查看。Xbench 团队构建了双轨评估体系，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，其中，

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，

① 在博客中，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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），