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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，以此测试 AI 技术能力上限，前往「收件箱」查看完整解读 

Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。再由大学教授将评估任务转化为评估指标，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，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，

① 在博客中，金融、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），用于跟踪和评估基础模型的能力，从而迅速失效的问题。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，[2-1] 

① 研究者指出，同时量化真实场景效用价值。当下的 Agent 产品迭代速率很快，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。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，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，以及简单工具调用能力。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、

③ 此外，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，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。