PhyX-MC

概述

PhyX 是首个面向现实、视觉接地场景中物理推理的大规模基准测试。这是其多项选择题（multiple-choice）变体：每个大学水平的物理问题均附带一张图和四个选项，模型需输出正确选项对应的字母。

任务描述

• 任务类型：视觉多选物理问题求解

• 输入：一张图像，以及问题描述、提问和四个带标签的选项

• 输出：单个选项字母（A、B、C 或 D）

• 领域：大学物理（力学、电磁学、热力学、波动/声学、光学、近代物理）

核心特性

• 包含 3,000 道大学水平题目（test），覆盖 6 个核心领域和 25 个子领域，每个领域作为独立子集提供；设置 eval_split='test_mini' 可选择官方指定的 1,000 题 testmini 测试集。

• 每道题均基于一张图像，其中包含文本未重复说明的关键信息，因此模型必须结合视觉线索与隐含的物理定律进行推理。

• 涵盖 6 种推理类型（物理模型接地、多公式、空间关系、数值、预测性及隐含条件推理）。

• 采用论文中默认的 Text-DeRedundancy 输入风格：简化后的问题描述加提问，并附上图像。

• 官方提示词被逐字复现，包括要求仅输出选项字母的指令，以确保评分结果可与已发表数据直接比较。

评估说明

• 主要指标：acc（准确率），对所有题目取平均值，并报告整体及各领域的得分。

• 默认评分方式为官方字符串级匹配：从模型回复中提取选项字母，并与标准答案比对，接受如 D: 或 **D** 等符合提示格式的正确选项标记形式。

• 若设置 judge.strategy='llm' 并指定 judge.models，则复现官方 LLM 判定模式。仅当无法从回复中提取选项字母时，才调用判别模型，与上游实现一致。

• 图像以内联 base64 形式发送，最大约 5 MB；若所用模型对单图大小有限制，可在 dataset_args 中设置 max_image_bytes。

• 资源链接：论文 | GitHub | 项目主页

属性

属性	值
基准测试名称	phyx_mc
数据集 ID	evalscope/PhyX
论文	Paper
标签	MCQ, MultiModal, Reasoning
指标	accuracy
默认示例数	0-shot
评估划分	test

数据统计

指标	值
总样本数	3,000
提示词长度（平均）	487.19 字符
提示词长度（最小/最大）	178 / 2039 字符

各子集统计：

子集	样本数	提示平均长度	提示最小长度	提示最大长度
mechanics	550	471.63	203	1364
electromagnetism	550	466.88	189	1125
thermodynamics	500	498.81	178	1283
waves_acoustics	500	492.87	196	1880
optics	500	478.61	194	1376
modern_physics	400	525.59	199	2039

图像统计：

指标	值
图像总数	3,000
每样本图像数	最小: 1, 最大: 1, 平均: 1
分辨率范围	215x46 - 5712x4953
格式	jpeg, png

样例示例

子集: mechanics

{
  "input": [
    {
      "id": "4334f3a0",
      "content": [
        {
          "image": "[BASE64_IMAGE: png, ~35.6KB]"
        },
        {
          "text": "A patient with a dislocated shoulder is put into a traction apparatus as shown in figure. The pulls $\\vec{A}$ and $\\vec{B} must combine to produce an outward traction force of 12.8 N on the patient’s arm. How large should these pulls be?Please directly answer the question and provide the correct OPTION LETTER ONLY, e.g., A, B, C, D. OPTION: A: 7.55N B: 5.55N C: 7.65N D: 6.65N"
        }
      ]
    }
  ],
  "target": "A",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "metadata": {
    "index": "0",
    "category": "Mechanics",
    "subfield": "Statics",
    "reasoning_type": [
      "Spatial Relation Reasoning"
    ]
  }
}

提示模板

未定义提示模板。

使用方法

使用 CLI

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets phyx_mc \
    --limit 10  # 正式评估时请删除此行

使用 Python

from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig

task_cfg = TaskConfig(
    model='YOUR_MODEL',
    api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
    api_key='EMPTY_TOKEN',
    datasets=['phyx_mc'],
    dataset_args={
        'phyx_mc': {
            # subset_list: ['mechanics', 'electromagnetism', 'thermodynamics']  # 可选，用于评估特定子集
        }
    },
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)