从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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。用于跟踪和评估基础模型的能力，起初作为红杉中国内部使用的工具，在 5 月公布的论文中，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，试图在人力资源、

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，关注「机器之心PRO会员」服务号，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），GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，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，以此测试 AI 技术能力上限，

② 伴随模型能力演进，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，点击菜单栏「收件箱」查看。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

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，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，前往「收件箱」查看完整解读 

质疑测评题目难度不断升高的意义，市场营销、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。再由大学教授将评估任务转化为评估指标，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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」，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，

③ 此外，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，

① 在博客中，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，金融、

02 什么是长青评估机制？

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② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。Xbench 项目最早在 2022 年启动，题目开始上升，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

3、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，[2-1] 

① 研究者指出，而并非单纯追求高难度。

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