SciEvalKit: An Open-source Evaluation Toolkit for Scientific General Intelligence
作者: Yiheng Wang, Yixin Chen, Shuo Li, Yifan Zhou, Bo Liu, Hengjian Gao, Jiakang Yuan, Jia Bu, Wanghan Xu, Yuhao Zhou, Xiangyu Zhao, Zhiwang Zhou, Fengxiang Wang, Haodong Duan, Songyang Zhang, Jun Yao, Han Deng, Yizhou Wang, Jiabei Xiao, Jiaqi Liu, Encheng Su, Yujie Liu, Weida Wang, Junchi Yao, Shenghe Zheng, Haoran Sun, Runmin Ma, Xiangchao Yan, Bo Zhang, Dongzhan Zhou, Shufei Zhang, Peng Ye, Xiaosong Wang, Shixiang Tang, Wenlong Zhang, Lei Bai
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-12-26 (更新: 2026-01-06)
💡 一句话要点
SciEvalKit：一个用于评估科学通用智能的开源工具包
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学智能 AI4Science 基准测试 评估工具包 多模态学习 科学推理 开源工具 科学数据集
📋 核心要点
- 现有通用评估平台难以全面评估AI模型在科学领域的专业能力，缺乏针对性。
- SciEvalKit通过构建涵盖多学科、多任务的科学基准，提供统一的评估框架。
- 该工具包支持自定义模型和数据集集成，提供透明可重复的评估结果，促进AI4Science发展。
📝 摘要（中文）
SciEvalKit是一个统一的基准测试工具包，旨在评估人工智能模型在广泛科学学科和任务能力方面的表现。与通用评估平台不同，SciEvalKit专注于科学智能的核心能力，包括科学多模态感知、科学多模态推理、科学多模态理解、科学符号推理、科学代码生成、科学假设生成和科学知识理解。它支持六个主要的科学领域，从物理学和化学到天文学和材料科学。SciEvalKit构建了专家级的科学基准，这些基准来自真实的、特定领域的数据集，确保任务反映真实的科学挑战。该工具包具有灵活、可扩展的评估流程，支持跨模型和数据集的批量评估，支持自定义模型和数据集集成，并提供透明、可重复和可比较的结果。通过桥接基于能力的评估和学科多样性，SciEvalKit提供了一个标准化但可定制的基础设施，用于评估下一代科学基础模型和智能代理。该工具包是开源的，并积极维护，以促进社区驱动的开发和AI4Science的进步。
🔬 方法详解
问题定义：当前通用人工智能评估平台无法有效衡量AI模型在科学领域的专业能力，缺乏针对科学任务的细粒度评估标准和数据集。现有方法难以覆盖科学研究中的多模态感知、推理、理解等复杂能力，阻碍了科学智能的进一步发展。
核心思路：SciEvalKit的核心思路是构建一个统一、可扩展的科学智能评估框架，该框架能够覆盖多个科学领域和多种科学任务，并提供标准化的评估流程和指标。通过提供高质量的科学基准数据集和灵活的评估pipeline，SciEvalKit旨在促进科学智能模型的开发和评估。
技术框架：SciEvalKit的整体架构包含以下几个主要模块：1) 数据集模块：提供涵盖物理、化学、天文、材料科学等多个领域的专家级科学数据集。2) 任务模块：定义了科学多模态感知、推理、理解、符号推理、代码生成、假设生成和知识理解等多种科学任务。3) 评估pipeline：支持跨模型和数据集的批量评估，提供透明、可重复和可比较的结果。4) 模型集成模块：允许用户自定义模型并将其集成到评估框架中。5) 结果展示模块：以清晰易懂的方式展示评估结果，方便用户进行分析和比较。
关键创新：SciEvalKit的关键创新在于其专注于科学智能的核心能力，并构建了专家级的科学基准数据集。与通用评估平台相比，SciEvalKit能够更准确地评估AI模型在科学领域的表现。此外，SciEvalKit的灵活、可扩展的评估pipeline也为用户提供了更大的自由度。
关键设计：SciEvalKit的关键设计包括：1) 多模态数据处理：支持处理文本、图像、表格等多种模态的数据。2) 任务定义：针对不同的科学任务，定义了相应的评估指标和评估方法。3) 可扩展性：允许用户自定义模型和数据集，并将其集成到评估框架中。4) 标准化评估流程：提供标准化的评估流程，确保评估结果的可重复性和可比较性。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于被评估的模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SciEvalKit构建了涵盖六个主要科学领域的专家级基准数据集，并支持七种科学智能核心能力的评估。该工具包提供了一个灵活、可扩展的评估pipeline，支持跨模型和数据集的批量评估，并提供透明、可重复和可比较的结果。通过使用SciEvalKit，研究人员可以更有效地评估和改进科学领域的AI模型。
🎯 应用场景
SciEvalKit可应用于评估和改进科学领域的AI模型，例如用于材料发现、药物研发、气候建模等。它能够帮助研究人员快速比较不同模型的性能，并识别模型的优势和不足，从而加速科学研究的进程。该工具包的开源特性也促进了社区合作和知识共享，推动AI4Science的发展。
📄 摘要（原文）
We introduce SciEvalKit, a unified benchmarking toolkit designed to evaluate AI models for science across a broad range of scientific disciplines and task capabilities. Unlike general-purpose evaluation platforms, SciEvalKit focuses on the core competencies of scientific intelligence, including Scientific Multimodal Perception, Scientific Multimodal Reasoning, Scientific Multimodal Understanding, Scientific Symbolic Reasoning, Scientific Code Generation, Science Hypothesis Generation and Scientific Knowledge Understanding. It supports six major scientific domains, spanning from physics and chemistry to astronomy and materials science. SciEvalKit builds a foundation of expert-grade scientific benchmarks, curated from real-world, domain-specific datasets, ensuring that tasks reflect authentic scientific challenges. The toolkit features a flexible, extensible evaluation pipeline that enables batch evaluation across models and datasets, supports custom model and dataset integration, and provides transparent, reproducible, and comparable results. By bridging capability-based evaluation and disciplinary diversity, SciEvalKit offers a standardized yet customizable infrastructure to benchmark the next generation of scientific foundation models and intelligent agents. The toolkit is open-sourced and actively maintained to foster community-driven development and progress in AI4Science.