最强模型也不到50分，两大权威机构新评测给AI Agent泼

  出品/未来科技界

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  过去两年被各种考试捧上神坛的大模型，一旦被拉进真实企业环境，成绩突然不及格了？

  5月29日，Artificial Analysis联合IBM软件创新实验室发布了ITBench-AA。该基准建立在IBM研究团队此前推出的ITBench评估框架之上，是业内首个面向企业级AI Agent真实工作能力的测评体系。

  在ITBench-AA评测基准下，即便是当前最先进的一批大模型，在模拟企业IT工作场景时，表现依然不算理想。其中，Claude Opus 4.7综合评分47%，GPT-5.5得分46%，Qwen3.7 Max得分42%，没有任何模型突破50%。

  所谓Benchmark，可以理解为AI行业统一使用的“考试卷”。过去几年，大模型在知识问答、数学推理和代码生成等测试中不断刷新成绩，但IBM认为，这些测试更多反映的是模型的答题能力，而非工作能力。ITBench-AA正是在这样的背景下诞生。

  ITBench-AA试图把考场搬进真实的工作环境，测试AI是否能够像工程师一样排查故障、处理安全问题和优化云资源成本。换言之，ITBench-AA模拟的是企业真实的运维环境。

  测试覆盖了三类典型企业场景。

  第一类是SRE（Site Reliability Engineering），即运维与系统可靠性。这是企业最常见的技术岗位之一。当网站无法访问、应用突然报错、数据库连接异常时，运维工程师需要查看日志、分析监控数据、检查系统配置，并逐步定位故障来源。

  第二类是CISO（Chief Information Security Officer）相关场景，即安全与合规管理。企业每天都面临大量安全风险。从权限配置错误到潜在漏洞暴露，再到不符合监管要求的系统设置，都可能带来严重后果。企业的安全管理员需要检查系统配置、识别潜在风险，并提出整改建议。

  第三类则是FinOps（Financial Operations），即云成本管理。随着企业越来越依赖云计算，如何控制云资源开支正在成为新的管理难题。如何分析资源使用情况、识别浪费环节并提出优化方案是企业必须具备的能力。

  三类场景看似各有侧重，但有一个共同点：它们都要求Agent在真实、动态、信息不完整的系统环境中独立完成一项完整的工程任务。需要说明的是，ITBench-AA本次发布的评测结果聚焦于SRE领域，CISO与FinOps场景将在后续轮次中陆续发布。

  那么，这些在代码测试中表现优异的“学霸”模型，进了企业考场后却集体“水土不服”，究其原因可以从两个层面来理解。

  第一个层面是评分标准本身的严苛程度。ITBench-AA采用“完全召回率下的平均精度”作为评分标准，所谓召回率，就是AI找出的根因占所有真实根因的比例。而“完全召回”意味着AI Agent必须找出所有导致故障的根本原因，不能遗漏任何一个。如果一个Agent找出了90%的原因，但漏掉了一个关键的根因，那么该测试项的评分就是0。这种评分方式反映的是企业生产环境的真实要求：在金融、医疗、航空等场景中，“差不多”的答案和“完全错误”的答案一样不可接受。

  第二个层面在于模型自身的执行能力缺陷。报告显示，不同模型完成任务所需的交互次数差异巨大。GPT-5.5平均每个任务需要约31轮操作，而Gemini 3.1 Pro平均达到83轮。但更多操作不意味着更高成功率，研究人员发现，许多模型的问题并不在于找不到信息，而在于无法从海量信息中筛选出真正关键的线索。

  真实企业环境每天都会产生大量日志、监控数据和告警信息。故障原因往往隐藏在成千上万条记录之中。对于人类工程师来说，经验能够帮助其快速排除无效线索；但对于Agent而言，如何从复杂环境中筛选有效信息，是一项艰巨的任务。

  评测报告揭示了一种典型的失败模式：“过度诊断”。调查得越深入，AI反而越容易“想太多”，把一些本不相关的系统异常或临时性报错也误判为故障根源。这在困难级别的场景中尤为突出。

  ITBench原论文还发现了一个值得注意的细节：当Agent能够访问链路追踪数据时，GPT-4o的诊断成功率从9.5%提升到13.8%。这说明更好的可观测性工具能显著提升AI Agent的表现，也暗示了未来优化的一个方向。

  尽管整体成绩不高，但测评的榜单中仍然出现了一些值得关注的趋势。

  虽然Claude和GPT仍然占据榜单前列，但开源模型与闭源模型之间的差距正在缩小。在本次评测中，GLM-5.1以40%的得分成为开源模型中表现最好的模型之一。值得关注的是Gemma4 31B，得分37%，但单任务成本仅为0.14美元，约为GPT-5.5（5.38美元）的三十八分之一。两者得分差距不足10个百分点，性价比优势明显。

  对于企业来说，模型选择不仅取决于准确率，还取决于部署成本、推理费用以及可定制能力。开源模型的优势不仅在于价格：企业可以私有化部署，敏感数据不出内网，这对于金融、政务等行业尤为关键。

  同时，企业可以根据自身运维环境对模型进行微调，而闭源模型只能通过提示词工程来适配。也就是说，当开源模型能够以更低成本提供接近的能力时，其商业价值也将进一步提升。

  整体看，ITBench-AA给行业提出了一个新的问题：当大模型逐渐刷完了所有容易量化的考试，下一阶段该如何衡量它们的价值？

  过去，大模型最大的挑战是获得能力；如今，更大的挑战是把能力转化为生产力。从标准化测试到真实业务流程，中间仍然隔着一段漫长的“最后一公里”。