PhyX-OE#

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。这是其开放式变体：不提供选项，模型必须从图示中推导出大学水平物理问题的答案并明确陈述。

任务描述#

任务类型：视觉开放式物理问题求解
输入：一张图示，加上问题描述和提问
输出：包含逐步推导过程并以最终答案（带单位的数值或公式）结尾的解答
领域：大学水平物理（力学、电磁学、热力学、波动/声学、光学、现代物理）

关键特性#

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' 可选择官方的 1,000 题 testmini 测试集。
每道题均基于一张图示，其中包含文本未重复说明的信息，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）。
采用论文默认的 Text-DeRedundancy 输入风格：简化后的问题描述加提问，并附上图示。
官方提示词被逐字复现，包括对逐步推理的要求，以确保评分结果与已发表数据具有可比性。

评估说明#

主要指标：acc，即各题目的平均准确率，整体及按领域分别报告。
最终答案从 \boxed{...} 中提取；若无，则从 'final answer:' / 'correct answer:' 语句中提取；若仍无，则将整个回复与标准答案比较。若回复在给出答案前被截断，则得分为 0（此情况与模型物理能力无关）；请为模型设置足够大的 generation_config.max_tokens。
答案为自由格式的带单位数值，因此默认使用 LLM 评判器（官方推荐）：设置 judge.strategy='auto' 或 'llm' 并提供 judge.models。仅当答案字符串不完全匹配时才调用评判器。
若设置 judge.strategy='rule'，则回退到官方的字符串级匹配模式，但会低估准确率，因为等效表达（如 0.5 m 与 50 cm）在字面上并不相同。
图像以内联 base64 形式发送，最大约 5 MB；若所用模型对单张图像有更小的大小限制，请在 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_oe`
数据集ID	evalscope/PhyX
论文	Paper
标签	`MultiModal`, `QA`, `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）	364.68 字符
提示词长度（最小/最大）	93 / 1874 字符

各子集统计：

子集	样本数	提示词平均长度	提示词最小长度	提示词最大长度
`mechanics`	550	356.92	124	1273
`electromagnetism`	550	326.73	107	1032
`thermodynamics`	500	390.86	93	1174
`waves_acoustics`	500	379.95	101	1731
`optics`	500	361.15	109	1215
`modern_physics`	400	380.12	106	1874

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": "508a6723",
      "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 answer the question with step by step reasoning."
        }
      ]
    }
  ],
  "target": "7.55N",
  "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_oe \
    --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_oe'],
    dataset_args={
        'phyx_oe': {
            # 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)