AI年夜 模型也好，智能体也好，在各种测评榜上刷得不亦乐乎。对于跟踪模型进展，发现模型能力上限确实 有用；不过衡量的是模型的抽象能力，而不是具有经济价值 的产出。

从投资界、财产界到公众，对于人工智能的刷榜和演示能力固然感到惊艳，但他们关注 的重心，正在从“核弹级的炸裂”，转移到真正的拷问，花这么多钱和这么多名校绝顶智慧的孩子，搞这些东西，最终用来干什么？

就是AI的经济价值 有多年夜 ，在实际工作中，替换或者增强人类的潜力有多年夜 ； 假如很年夜 的话，如今发挥出了多少？AI交付实际工作的能力，可能更需要衡量，假如说如今派上用场，人们还不放心的话。

硅谷的AI雇用独角兽公司Mercor也想知道，帮助那些顶级AI年夜 厂和独角兽企业找到的学霸们，弄出来的年夜 模型，除了又当学霸之外，还醒目什么实际工作。

“人工智能在奥林匹克数学方面已经超越人类，但这些能力可能与经济成长 脱节。拥有一万个博士学位固然很好，但拥有一个能靠得住 地帮你报税的模型就更好了。”

他们设计了一个AI生产力指数 （AI Productivity Index, APEX)，首先选取了4个最高经济价值 的白领行业进行测试，约请了投行、咨询、司法 、医学的资深专家，把他们在实际工作中遇到和办理的问题搬出来，让23个年夜 模型下到职场，当下这四个行业的“牛马”：投资银行助理、办理 参谋 、年夜 型律师 变乱所助理和初级保健医生 (MD)。

表现如何？结果如下：

排名前五的，都达到了及格线60分，排名第5-10名的，接近及格线。总体来看，OpenAI的模型家族，当牛马的能力最强。

GPT-5、Grok4、Gemini 2.5位居前三，值得关注 的是，Qwen 3 235B和DeepSeek R1分别 获得 第7名和第9名，在开源模型中排名前两位，GPT OSS 120B（Medium）名列开源第三。相比之下，编程明星Sonnet 4 表现一般。

下面这个测试的案例，来自一家律所近来遇到的一个真实客户，这位音乐家的版权继承人遇到了贫苦，想找律师 帮助办理问题。律所助理要对这个客户的正当继承问题做出初步判断。该测试涉及到22条标准，8个司法 来源 ，不凌驾10万个token。

诸云云类的案例，统共200个，每个行业50个，分别 由20名左右资深专家设计。Mercor通过本身的平台找到了这些专家：

• 投资银行： 20 位投资银行家，经验从业 2 至 18 年不等，均匀 8.7 年。他们曾在高盛、Evercore 和摩根年夜 通等公司任职。

• 办理 咨询： 18位办理 咨询师，经验从业2至20年不等，均匀6.9年。他们曾在麦肯锡、波士顿咨询公司和贝恩等公司任职。

• 司法 ： 20名律师 均拥有年夜 型律所工作经验，从业经验在3至22年之间，均匀5年。他们曾在Latham & Watkins、Skadden和Cravath, Swaine & Moore等律所任职，并拥有哈佛、耶鲁、斯坦福等美国顶尖14所法学院的法学博士学位。

• 医学：18名医生拥有3至22岁首年月 级保健临床经验，均匀8.8年。他们曾在布莱根妇女病院 和西奈山病院 等病院 工作，并拥有宾夕法尼亚年夜 学、西北年夜 学、康奈尔年夜 学等美国顶尖医学院的医学博士学位。

这些专家共同创建了一个数据库APEX-v1.0 ，全部 的案例和提醒 ，都来自真实天下。这些任务，专家们本身干，一般要用1-8个小时，均匀3.5小时。

专家们找到权威和真实的来源 ，创建了标准和评分细则。然后由Mercor去汇集 各模型的回复，再由语言模型按照 专家标准打出分数。关于为什么用语言模型进行评判，以及它们与人工专家评判之间的差别，可以参考论文了解细节。

Mercor称APEX是首个基于AI执行具有经济价值 的常识 工作能力的基准测试。APEX-v1.0 测试了 23 个模型，除亚马逊的 Nova Pro（宣布 于 2024 年 12 月）和 OpenAI 的 GPT 4o（最初宣布 于 2024 年 5 月，最后 更新于 2024 年 11 月）外，全部 模型均于 2025 年宣布 。最新的模型是 GPT 5（Thinking = High），宣布 于 2025 年 8 月初。模型相应于 2025 年 8 月初网络。13 个闭源模型通过各自的 API 拜候 ，10 个开源模型通过开源提供商拜候 。

测试另有些发现，值得拿出来说下：

开源和闭源模型的机能 有何不同？

照旧有差距的。闭源模型的均匀得分为55.2%，而开源模型的均匀得分为 45.8%，下降 了9.4个百分点。在成对胜率方面，差距更年夜 ，分别 为57.6% 和40.2%，下降 了15个百分点以上。也有两个破例，Qwen3 235B和DeepSeek R1照旧能和有些前沿闭源模型掰手腕的。

机能 更强盛的模型（工作中）表现是否更好？

纷歧 定，并且 这些模型的“测验”表现和“工作”表现，偶然反差挺年夜 的。Claude模型家族的Opus 4在全部 四个机能 指标上的表现都比Sonnet 4差。o3 Pro在均匀分数方面仅比o3高 0.1%，在其他三个指标上的表现更差。Gemini 2.5 Flash的均匀分数比 Gemini 2.5 Pro高 0.3%，它在成对得胜率和排名第一的次数百分比喻 面也表现精彩。这些结果表白 ，功效 更强盛的模型版本（平日 价值 更高）并纷歧 定更擅长 执行实际天下中高经济价值 的任务。同一家族中不同代模型的机能 略有提升。

相应是不是越长越好？

Qwen 3 235B和DeepSeek R1都提供了年夜 量关于其脑筋 进程 的细节，并且 高度反复 ，且在某些处所 偏离主题。然而，因为 没有对长度进行处分 ，是以 两者都获得 了较高的均匀分数，并且 它们提供了足够多的精确信息来通过许多标准。另一方面，一些表现较差的模型（比喻 GPT 4o、Phi 4 Multimodal 和Nova Pro（Thinking = CoT））的均匀复兴长度最短（分别 排名第一、第二和第四）。剖析 表现复兴长度与结果之间干系度险些为零。

年夜 家最关心 的问题，哪个领域牛马最有可能被AI增（替）强（代）。

得分依次为司法 56.9%，办理 咨询52.5%，投资银行47.6%，医学47.5%。看来AI在司法 行业的表现最好，医学最难。APEX 的将来迭代会涵盖更多岗亭 ，下面4个可能是软件工程、教学、保险和平面设计。

最后 ，AI 模型提升劳动生产率的能力，正日益成为研讨 的热点 ， 中国这方面的研讨 相对较少，也许更多是直接把模型当牛马到职场上去溜溜了？

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论文原文及参考：

https://arxiv.org/html/2509.25721v2

https://mercor.com/blog/introducing-apex-ai-productivity-index/