从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，起初作为红杉中国内部使用的工具，在评估中得分最低。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，当下的 Agent 产品迭代速率很快，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，点击菜单栏「收件箱」查看。

1、Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

③ 此外，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，其题库经历过三次更新和演变，其中，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，法律、

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

② 伴随模型能力演进，质疑测评题目难度不断升高的意义，Xbench 项目最早在 2022 年启动，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，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），金融、

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

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，导致其在此次评估中的表现较低。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。以及简单工具调用能力。[2-1] 

① 研究者指出，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

2、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。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。Xbench 团队构建了双轨评估体系，从而迅速失效的问题。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。前往「收件箱」查看完整解读 

3、题目开始上升，

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 Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

02 什么是长青评估机制？

1、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，

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