与传统评估方法通常侧重于模型是否记住了信息或能否遵循预设步骤不同，GeneBench-Pro 强调的是在实际科研场景中的应用价值。该基准测试旨在让模型在面对数据模糊、信息不全甚至存在干扰的情况下，仍能进行有效的判断和分析以得出结论。

GeneBench-Pro 的具体任务涵盖了基因组学、定量生物学及转化医学等多个领域，总计包含 129 道题目。这些题目分布在 10 个主要领域和 21 个子领域之下，涉及了统计遗传学、群体遗传学、功能基因组学、蛋白质组学等多个方面。在每道题目中，模型将接收一份接近真实科研环境的数据集，并附有简要的实验背景说明以及一个与后续决策相关的目标问题。模型需要自主完成数据探索、选择合适的分析方法，并在过程中不断调整策略，最终给出答案。

为规避传统长流程基准测试中常见的评分不准确问题，OpenAI 在设计 GeneBench-Pro 时，将合成数据作为核心构建方式。这是因为如果直接使用历史真实数据来设计题目，往往存在多条有效的分析路径，这可能导致模型即使采用了错误的方法，也可能偶然得到正确答案。

通过使用合成数据，OpenAI 能够完全掌握底层因果关系和数据生成过程，从而更精确地评估模型是否真正理解了问题，而非仅仅是走了“捷径”。

目前，OpenAI 已在 Hugging Face 上公开了 10 道代表性的 GeneBench-Pro 示例题目，并提供了交互式界面供外部研究人员进行体验。未来，官方将开放其中 50 道题目给 Artificial Analysis 进行独立的第三方评测，以检验不同模型在该基准测试上的实际表现。