ChemVTS-Bench: Evaluating Visual-Textual-Symbolic Reasoning of Multimodal Large Language Models i...
一、文章主要内容总结本文针对现有化学领域多模态大语言模型(MLLMs)评估基准的不足,提出了ChemVTS-Bench——一个专注于评估MLLMs化学领域视觉-文本-符号(VTS)推理能力的领域真实基准。现有基准的局限性:现有化学相关基准多依赖简单图文对,化学语义有限,未覆盖视觉、文本、SMILES(简化分子输入行项系统)等核心模态,且难以评估模型跨模态整合能力,存在对模型推理能力的高估问题。ChemVTS-Bench的核心设计:数据来源:筛选自高中化学考题,经Qwen3-VL模型过滤和专业化学教师二次审核,共445道题,覆盖结构化学、有机化学及其他化学领域,包含选择题和填空题。输入模态:提供三种互补输入模式——纯视觉输入、视觉-文本混合输入、SMILES符号输入,支持细粒度分析模型的模态依赖推理行为。评估流程:设计自动化智能体工作流,标准化推理过程、验证答案正确性,并将错误分为视觉识别错误(VRE)、符号解析错误(SPE)、数值计算错误(NCE)、知识型错误(KBE)、逻辑推理错误(LRE)五类进行诊断。实验结果与发现:模型表现:闭源模型(如Gemini-2.5-Pro、GPT-5)跨模态一致性更强,开源模型(如Llama 3.2)在纯视觉输入下表现薄弱,视觉接地能力不足。领域难度:结构化学是最难领域(依赖空间/拓扑线索和精细原子排列识别)

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