从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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① 研究者指出，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，Xbench 项目最早在 2022 年启动，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，在 5 月公布的论文中，起初作为红杉中国内部使用的工具，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，质疑测评题目难度不断升高的意义，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），市场营销、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），研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。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。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，导致其在此次评估中的表现较低。法律、及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，金融、谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。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，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。其题库经历过三次更新和演变，

① 在首期测试中，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，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，在评估中得分最低。

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，以及简单工具调用能力。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，

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② 伴随模型能力演进，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。

02 什么是长青评估机制？

1、而并非单纯追求高难度。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、

2、GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

③ 此外，

]article_adlist-->用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，题目开始上升，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 ...

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① 在博客中，前往「收件箱」查看完整解读