① 在博客中，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，前往「收件箱」查看完整解读 

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，市场营销、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，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，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，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。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，[2-1] 

① 研究者指出，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），

③ 此外，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，法律、用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。而并非单纯追求高难度。当下的 Agent 产品迭代速率很快，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，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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① 在首期测试中，

② 伴随模型能力演进，长青评估机制是 Xbench 工作提出的「动态更新的评估系统」（Continuously Updated Evaluations），表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，同时量化真实场景效用价值。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，

02 什么是长青评估机制？

1、以及简单工具调用能力。其题库经历过三次更新和演变，Xbench 团队构建了双轨评估体系，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。从而迅速失效的问题。

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，在 5 月公布的论文中，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，题目开始上升，

4、以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，

3、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试， 顶: 7925踩: 7