如果有价值$100万美金的顶级专家任务，AI能完成其中多少？
答案是48万美金，而只需要100美元的Token费用。
这个数字怎么来的？Humanlaya Data Lab联合北京通用人工智能研究院（BIGAI）、xbench、M-A-P，招募来自Morgan Stanley、世达（Skadden）、协和医院、中国电网、清华大学等顶级机构或学府的100+位资深专家，耗时2000+小时，构建了等价于人类专家工作价值百万美元级评测基准——$OneMillion-Bench。
随着OpenClaw的爆火，人们越来越关注AI Agent能够实际替人类完成的任务。$OneMillion-Bench的核心想法很直白：用“人类专家的时间与成本”给任务定价，再用“是否满足专家要求”衡量模型交付质量——如果把AI当成“数字白领专家”，总价值100万美金的任务，模型到底能赚多少钱？
图1：$OneMillion-Bench模型表现和其获取的经济价值
「Agent能挣钱」成为日常，但行业更缺一把尺：可交付、可复核、可控
从2025Agent元年开始，AI逐渐从“答题机”推进到“数字员工”，但业界现有评测集往往缺乏对实际经济价值的衡量，区分度不足、难以自动化且仅有英文语境，因此，$OneMillion-Bench构建了一套兼备高经济价值×高区分度×可自动评测的基准。
它包含400道高难题目（200个英文题+200个中文题），覆盖金融、法律、医疗、自然科学与工业五大领域的92个三级领域，与常见的考试题不同，每道题都是真实行业场景下的开放专家任务，采用Rubrics + LLM as Judge评测。要求模型给出可落地的实操方案与判断链路，在这些开放问题上，不仅回答“是什么”，更要说明“怎么做、按什么顺序做、为什么这么做”。
图2：$OneMillion-Bench5个领域，37个二级和92个三级细分类别
之所以是$OneMillion，是因为这些任务真的很「贵」。
不同于传统只评估模型准确率的榜单，我们用“钱”来标价每一道题的现实劳动价值——任务经济价值=资深专家完成该任务的耗时×专家时薪。时薪锚定官方或行业权威数据，如中国部分城市人社局、美国劳动统计局，任务的耗时来自多个领域专家的共同评估。据此，把所有任务的经济价值加和计算后，超过了100万美元。如果在现实世界里把这些工作交给资深专家团队完成，你需要支付的成本就是百万美元量级。这样一来，模型评测不再停留在分数上，而是更直观地回答：AI现在到底能稳定交付多少“可兑现价值”，以及距离真正上岗还差什么。
表1：$OneMillion-Bench经济价值计算
四大关键设计：多样化真实场景+高价值任务+非对称负分机制+高质量与一致性
（1）经济价值出发，构建高真实性、高含金量专家任务
我们在评测中引入用货币度量的“经济价值”，核心是衡量模型在真实世界中能创造多少可交付的经济价值。开放式问题很难用单一标准答案衡量，我们邀请一线资深专家将真实工作流拆解为细颗粒度考点：每道题设计15–35个考点，累计7000+考点。题目覆盖5–15年经验从业者在真实场景中常见的典型任务，专家来自各类头部机构，不只考知识点，更考验特定场景下的专家级决策能力。
（2）引入“负分项”，防止Reward Hacking
在开放式任务里，模型最容易走向“越说越多、看起来越专业”，蒙到考点就得分。为了避免虚高，我们加入行文逻辑和结构、扣分项考点。模型如果只是堆砌内容，没有合理的逻辑展开，无法“撞到”高分。在考点分值设置上，我们采取+10~-20的非对称考点分值：正向能力给分更克制，明确或致命错误惩罚更重。这套结构的效果更接近真实使用体感——做对不一定加分很多，但做错往往会带来更大代价。
（3）覆盖92个三级分类，含CN+Global两大子集单独区分中国大陆题目，场景足够真实、丰富
我们将任务细化到覆盖92个三级分类的真实岗位工作流；CN是中文题目，Global是英文题目，收集本地化、真实的题目，尽量还原真实的法规、流程与业务语境，从而更精准刻画不同模型在特定地域业务场景中的能力差异。
（4）一套“像生产线”的专家Pipeline：让高难Rubrics题可规模化、可质控
为了确保数据场景真实、考点合理，团队在专家招募、选拔与培训上投入大量成本，专家平均整体通过率低于5%，题目最终质检通过率38.1%。数据生产采用3-4名专家协作的Pipeline，包含对抗性评审与仲裁机制。在难度控制上，我们采取双向截断策略，剔除过易样本，对于过难样本二次复审，确保数据质量。
图3：$OneMillion-Bench题目示例
成绩单解读：SOTA的分数已经合格，但距离交付仍有距离
目前最强模型通过率超过40%，在100万美元的任务上，大约可以产出50万美元，而完成任务的API成本也就100美元左右！AI不但已经能“干活”，而且在极高难度、极高单价的专业任务里，已经能交付相当可观的美元级别的价值。
表2：模型的平均通过率、平均分和可以产生的总经济价值
Insight 1：成绩已经合格，但离“可托付”还很远
如果只看平均分，头部模型已经进入了合格区间（60%+），第二梯队也普遍在50%以上，说明AI在专业任务上确实能覆盖不少关键点。但在真实工作里，平均分其实不够用，未达到一定质量需要返工。因此，我们引入了更贴近落地的指标——通过率（Pass Rate）：单题得分达到70%及以上，本题才算“通过”。
基于这个定义，本榜单的Economic Value（经济价值）也不是按平均分线性折算，而是严格按“可交付”口径计算，只有通过的任务才计入“能赚到的钱”。平均分像“考试成绩”，而通过率才是“上岗证”。
而从通过率的视角来看，即使是排名第一的 Claude Opus 4.6 Web Search，也骤降到43.5%，即只有不到45%的任务可以通过验收，第二梯队多在25~30%区间徘徊。换句话说，平均分看起来“能用”，但能在一半以上任务里稳定达到可交付标准的模型，目前还不存在。
目前，AI 已经能稳定交付一部分题目、并且能赚到很可观的价值，但榜单也清楚告诉我们另一半真相：距离可交付专业任务仍有相当一段路程。
Insight 2：Web Search 是一把双刃剑
Web Search 工具调用通常能显著补齐事实，尤其在经济金融领域的时效性问题，同样适用于医疗、工业、法律中不断迭代和演进的规范和约束。
但它也会引入噪声与“看似权威的错误来源”，从而出现波动甚至回退。下一阶段竞争不只是“有没有搜索”，而是“会不会搜索”以及搜索工具的效果如何：会不会选源、会不会交叉验证、会不会把证据链写进推理、会不会在噪声下保持一致性。
Insight 3：复杂推理仍是通用瓶颈，方向正确但缺乏可执行的细节
模型擅长写一段看起来连贯的解释，但一旦任务需要深层理解、多步演绎、或在巨大可能空间里探索，就仍会出现深度不足与准确性波动。典型例子包括软件工程、机器学习相关任务中的探索式问题。这类任务必须先建立结构，再做推导，再做反证，再回溯修正。模型往往会在中途跳步，或者用看似合理的叙述替代真正的推理。
此外，模型容易给出方向正确但是缺乏可执行细节的回复。比如在医疗场景下，需要的是可执行的临床要素，但模型容易泛泛而谈，遗漏关键点。自然科学任务里存在类似的对实验条件的预期不足、对约束不够细、机制链条理解浅。这种失败在真实落地里杀伤力很大，因为它看起来“很对”，但没有可实践的信息量。
One Step Further ——将把模型推进到“可交付”的那一步
如果站在2024年的视角，会觉得AI还是一个“大玩具”。但站在2026年、OpenClaw把Agent推到大众面前之后，我们看到的是另一件事：AI已经能交付50万美元级别的专业价值；接下来竞争的关键，是继续提升这份价值，并且将这份价值变得更稳定、更可复核、更可控，使智能的边际提升能直接转化为生产力和收入。
$OneMillion-Bench的意义不在于“再做一个排行榜”，而是把“数字员工”的能力边界量化出来：你今天和未来可以放心把哪些工作交给它？
关于Humanlaya
Humanlaya是一家成立于2025年的AI数据实验室，通过定义真实、高经济价值的可验证任务，推动大模型能力边界的拓展与经济价值的落地。
网址：www.humanlaya.com
开源链接：
Paper：https://arxiv.org/abs/2603.07980
GitHub：
https://github.com/humanlaya/OneMillion-Bench
Hugging Face：
https://huggingface.co/datasets/humanlaya-data-lab/OneMillion-Bench
Website：
1. Humanlaya：www.humanlaya.com
2. BIGAI：https://www.bigai.ai
3. xbench：https://xbench.org
4. M-A-P：https://huggingface.co/m-a-p