与传统的基准测试不同，GeneBench-Pro 旨在评估人工智能模型在生物学计算领域的实际应用能力。传统测试通常侧重于模型对知识的记忆程度或执行既定流程的能力，而 GeneBench-Pro 则更关注模型在模拟真实科研场景下的实用性，要求模型在面对数据含糊不清、信息不完整甚至夹杂干扰因素的情况下，进行判断和分析以得出结论。

GeneBench-Pro 的测试任务涵盖了基因组学、定量生物学和转化医学等多个研究方向。该基准测试共包含 129 道题目，划分为 10 个主要领域和 21 个子领域，涉及统计遗传学、群体遗传学、功能基因组学、蛋白质组学等多个细分方向。每道题目都为模型提供了一个接近真实科研环境的数据集，并附带简要的实验背景说明和一个与后续决策相关联的目标问题。模型需要自主完成数据探索、选择分析方法，并在分析过程中不断调整策略，最终给出答案。

为解决传统长流程基准测试中常见的评分偏差问题，OpenAI 在设计 GeneBench-Pro 时采用了合成数据作为核心构建方式。这是因为使用历史真实数据出题时，常常存在多条可行的分析路径，可能导致模型即使采用了错误的方法也可能偶然获得正确答案。通过合成数据，OpenAI 可以完全控制底层因果结构和数据生成过程，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，并提供了一个可交互的界面供外部研究人员体验。后续，官方将开放其中的 50 道题目给 Artificial Analysis 进行第三方独立评估，以验证不同模型在该基准测试中的实际表现。