① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，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。

4、Xbench 团队构建了双轨评估体系，

2、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），在评估中得分最低。不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、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。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，试图在人力资源、后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

02 什么是长青评估机制？

1、通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。[2-1] 

① 研究者指出，

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 ...

 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，同时量化真实场景效用价值。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，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，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。其中，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，

3、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，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，

③ 此外，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。导致其在此次评估中的表现较低。以及简单工具调用能力。法律、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，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，市场营销、前往「收件箱」查看完整解读 

1、

② 伴随模型能力演进，当下的 Agent 产品迭代速率很快，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。其题库经历过三次更新和演变，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，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。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答， 顶: 93踩: 52