随着基础模型的快速发展和AI Agent进入规模化应用，被广泛用于评估AI能力的基准测试（Benchmark）却面临一个日益尖锐的问题：想要真实反映AI系统的客观能力正变得越来越困难，这其中最直接的表现——基础模型“刷爆”了市面上的基准测试题库，纷纷在各大测试榜单上斩获高分甚至满分。

　　因此，构建一个更加科学、长效和反映AI客观能力的评测体系，正在成为指引AI技术突破与产品迭代的重要需求。

　　5月26日，红杉中国宣布推出全新的AI基准测试xbench，并发布论文《xbench： Tracking Agents Productivity， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》。这是首个由投资机构发起，联合国内外十余家顶尖高校和研究机构的数十位博士研究生，采用双轨评估体系和长青评估机制的AI基准测试。xbench将在评估和推动AI系统能力提升上限与技术边界的同时，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，并长期捕捉Agent产品的关键突破。

　　xbench基准测试的特点包括：

　　xbench采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集，旨在同时追踪模型的理论能力上限与Agent的实际落地价值。该体系创新性地将评测任务分为两条互补的主线：（1）评估AI 系统的能力上限与技术边界；（2）量化AI 系统在真实场景的效用价值（Utility Value）。其中，后者需要动态对齐现实世界的应用需求，基于实际工作流程和具体社会角色，为各垂直领域构建具有明确业务价值的测评标准。

　　xbench 采用长青评估 （Evergreen Evalution）机制，通过持续维护并动态更新测试内容 ，以确保时效性和相关性。xbench将定期测评市场主流Agent产品，跟踪模型能力演进，捕捉 Agent产品迭代过程中的关键突破，进而预测下一个Agent 应用的技术-市场契合点（TMF，Tech-Market Fit）。作为独立第三方，xbench致力于为每类产品设计公允的评估环境，提供客观且可复现的评价结果。

　　首期发布包含两个核心评估集：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），并对该领域主要产品进行了综合排名。同期提出了垂直领域智能体的评测方法论，并构建了面向招聘（Recruitment）和营销（Marketing）领域的垂类 Agent评测框架。

　　在过去两年多的时间里，xbench一直是红杉中国在内部使用的跟踪和评估基础模型能力的工具，今天红杉将其公开并贡献给整个AI社区。无论是基础模型和Agent的开发者， 还是相关领域的专家和企业，或者是对AI评测具有浓厚兴趣的研究者，xbench都欢迎加入，成为使用并完善xbench的一份子，一起打造评估AI能力的新范式。

　　xbench最早是红杉中国在2022年ChatGPT推出后，对AGI进程和主流模型进行的内部月评与汇报。在建设和不断升级“私有题库”的过程中，红杉中国发现主流模型“刷爆”题目的速度越来越快，基准测试的有效时间在急剧缩短。正是由于这一显著变化，红杉中国对现有评估方式产生了质疑——

　　“当大家纷纷考满分的时候，到底是学生变聪明了，还是卷子出了问题？”

　　因此，红杉中国开始思考并准备解决两个核心问题：

　　1）模型能力和AI实际效用之间的关系？基准测试的题目越出越难，意义是什么？是否落入了惯性思维？AI落地的实际经济价值真的会和AI做难题呈正相关吗？

　　2） 不同时间维度上的能力比较：在xbench每一次更换题库之后，我们就失去了对AI能力的前后可比性追踪。因为在新的题库下，模型版本也在迭代，无法比较不同时间维度上单个模型的能力如何变化。在判断创业项目的时候，创业者的“成长斜率”是一个重要依据，但在评估AI能力上，题库的不断更新却反而让判断失效。

　　为了解决这两个问题，xbench给出了新的解题思路：

　　1） 打破惯性思维，为现实世界的实用性开发新颖的任务设置和评估方式。

　　当AI进入“下半场”，不仅需要越来越难的AI Search能力的测试基准（AI Capabilities Evals），也需要一套对齐现实世界专家的实用性任务体系（Utility Tasks）。前者考察的是能力边界，呈现形式是score，而后者考察的实用性任务和环境多样性，商业KPIs（Conversion Rate， Closing Rate）和直接的经济产出。

　　因此，xbench引入了Profession Aligned的基准概念，接下来的评估会使用“双轨制”，分为AGI Tracking和Profession Aligned，AI将面临更多复杂环境下效用的考察，从业务中收集的动态题集，而不单是更难的智力题。

　　2）建立长青评估体系。静态评估集一旦面世，会出现题目泄露导致过拟合然后迅速失效的问题，我们将维护一个动态更新的题目扩充评估集来缓解这一现象。

　　针对AI Capacity Evals：学术界提出了很多出色的方法论，但是受限于资源与时间不充分，无法维护成动态扩充的持续评估。xbench希望能延续一系列公开评估集的方法，并提供第三方、黑白盒、Live的评测。

　　针对Profession Aligned Evals：xbench希望建立从真实业务中Live收集机制，邀请各行业的职业专家共同构建和维护行业的动态评估集。

　　同时，在动态更新的基础上，xbench设计可横向对比的能力指标，用于在时间上观察到排名之外发展速度与关键突破的信号，帮助判断某个模型是否达到市场可落地阈值，以及在什么时间点上，Agent可以接管已有的业务流程，提供规模化服务。

　　在xbench推出当天，官网xbench.org上线了首期针对主流基础模型和Agent的测评结果。

　　红杉中国表示：xbench欢迎社区共建。对于基础模型与Agent开发者，可以使用最新版本的xbench评测集来第一时间验证其产品效果，得到内部黑盒评估集得分；对于垂类Agent开发者、相关领域的专业和企业，欢迎与xbench共建与发布特定行业垂类标准的Profession Aligned xbench；对于从事AI评测研究，具有明确研究想法的研究者，希望获取专业标注并长期维护评估更新，xbench可以帮助AI评估研究想法落地并产生长期影响力。