FutureX

FutureX – 字节联合复旦等高校推出的动态实时评估基准

FutureX：一个动态、无污染的LLM智能体未来预测评估基准，由字节跳动、复旦、斯坦福及普林斯顿联合发布。它通过实时抓取195个高质量网站的未来问题，并在解决后自动评分，有效规避数据污染，全面衡量LLM在、经济、金融、体育、娱乐等领域的推理与预测能力。

FutureX：洞察未来的智能体评估新标杆

FutureX，由字节跳动携手复旦大学、斯坦福大学和普林斯顿大学的顶尖研究团队共同打造，是一项专为评估大型语言模型（LLM）智能体在未来预测任务中的表现而设计的创新性动态实时评估基准。它通过一个半自动化的流程，从海量的195个优质网站中实时捕获关于未来的问题，并在这些的真实结果揭晓后，自动进行评分，从而彻底杜绝了数据污染的风险，确保了评估的绝对公正性。

核心功能与优势：赋能LLM智能体的未来发展

实时动态更新，紧随时代脉搏：FutureX具备强大的实时数据抓取能力，能够即时收集未来的预测问题，并在尘埃落定后，自动获取并验证真实结果以完成评分。这种动态更新机制确保了评估的绝对时效性，使其能够精准反映LLM智能体在瞬息万变的真实世界中的表现。
坚守无污染原则，纯粹评估体验：通过聚焦于尚未发生的未来，FutureX从根本上规避了数据污染问题。在智能体进行预测时，答案尚未公开，这保证了评估过程的纯粹性，让模型的能力得到最真实的检验。
模拟真实世界挑战，激发高级认知：FutureX将LLM智能体置于真实世界的信息洪流之中，要求它们对未来进行预测。这一过程极大地考验了智能体的综合能力，包括信息搜集、数据整合、概率权衡以及因果推理等一系列高级认知技能。
广阔的领域覆盖与丰富的问题类型：FutureX的数据源覆盖了、经济、金融、体育和娱乐等多个关键领域，并设计了包括单选、多选、开放性排名以及数值预测在内的多种问题形式。此外，它还设置了四个不同难度的层级，旨在从多个维度、全方位地考量LLM智能体的推理与预测潜力。
高效自动化评估流程，提升可扩展性：FutureX的整个评估流程实现了完全自动化。问题每日自动更新，答案自动收集，评分也由系统客观完成，极大地提高了评估的效率和大规模应用的可行性。
驱动LLM智能体能力跃升：作为一项动态、无污染的评估标准，FutureX为LLM智能体的能力提升提供了强有力的驱动。它激励智能体向专业人类分析师的水平迈进，显著增强其在复杂推理和预测任务中的表现。

构建过程：严谨的科学方

FutureX的诞生历经了严谨的构建过程，确保了其数据的质量与评估的可靠性。首先，通过AIME代理搜集海量网站URL，再由LLM结合人工审核精挑细选出195个高质量网站，构建起坚实的数据库。针对每个网站，精心设计了能够根据变量动态生成的模板。每日，系统会从数据库中策划预测问题，并对进行必要的操纵（如引入随机选项）和过滤（排除有害、主观或过于简单的）。随后，智能体模型被触发，对新进行预测，并在解决后自动获取真实结果进行评分。整个过程强调持续更新与维护，包括定期更新数据库，移除失效，并引入新，以保持基准的动态性和前沿性。

数据特点：真实、多样、可靠

实时性：数据每日更新，与当前信息同步。
多样性：涵盖多领域、多类型问题，满足全面评估需求。
无污染：专注于未来，确保评估公正。
动态性：和答案随时间动态更新，保持活力。
挑战性：问题难度分级，有效激发智能体潜能。
大规模：每周生成约500个，是目前最广泛的未来预测基准。
可靠性：严格筛选与人工审核，保证数据来源可信。

项目地址

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.11987

实验结果洞察：揭示LLM智能体的能力边界

在FutureX的评估中，Grok-4和Gemini-2.5-flash Deep Research在最具挑战性的任务中展现出卓越的性能，而基础LLM在简单任务上表现亦可圈可点。值得注意的是，随着任务难度的提升，模型的性能呈现显著下降趋势，尤其是在最高难度层级（Level 4，超级代理层级），模型表现出明显的挣扎。在不同领域，模型也表现出各自的特长，例如GPT系列在加密货币和技术领域表现优异，而DouBao-Seed1.6-Thinking则在金融和经济领域表现突出。通过深入的因素分析，研究揭示了难度级别、领域以及模型名称对性能均有显著影响。此外，案例研究还深入探讨了LLM智能体与华尔街分析师的对比、虚假网站对模型的影响以及实时搜索能力的重要性。