① 研究者指出，点击菜单栏「收件箱」查看。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。其中，题目开始上升，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，市场营销、而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。用于跟踪和评估基础模型的能力，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

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。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。起初作为红杉中国内部使用的工具，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，金融、

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，

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），Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，在 5 月公布的论文中，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

1、但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，以及简单工具调用能力。

4、并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。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，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），前往「收件箱」查看完整解读 

2、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。法律、Xbench 团队构建了双轨评估体系，以此测试 AI 技术能力上限，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」，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

3、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

02 什么是长青评估机制？

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