与传统的侧重于“模型是否记忆知识”或“能否遵循既定流程”的基准测试不同，GeneBench-Pro 更加注重 AI 模型在实际科研情境下的应用价值。该测试要求模型处理“模糊、不完整，甚至包含干扰信息的数据”，并在此基础上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领域，共计包含 129 道题目。这些题目被划分为 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、蛋白质组学等多个方面。每道题目都提供一份接近真实科研场景的数据集，并附有简要的实验背景说明和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偏差，OpenAI 在设计 GeneBench-Pro 时采用了合成数据作为核心。这种方法可以避免使用真实历史数据出题时出现的“多条合理分析路径”问题，后者可能导致模型即使采用错误方法也可能意外获得正确答案。通过使用合成数据，OpenAI 能够完全掌控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问题，而非仅仅“取巧”得出结果。

目前，OpenAI 已在 Hugging Face 上公开了 10 道具有代表性的 GeneBench-Pro 示例题，并提供了交互式界面供外部研究人员试用。未来，OpenAI 计划将其中 50 道题目开放给 Artificial Analysis 进行第三方独立评估，以检验不同模型在这一基准测试上的实际性能。