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UniPat AI发布湿实验预测基准SPU

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AI 综述

UniPat AI 牵头发布湿实验预测基准 SPU，包含 116 个任务、4207 个湿实验，覆盖化学、材料科学、生物和医学，数据集和代码均已开源。首轮评测 12 款前沿模型、13 种配置，平均分最高的是 Claude Opus 5.5，为 0.486，仅一半任务超过随机水平。 评测中，模型每次按 8 小时工作制运行，配一块 H20，自主决定如何利用检索与计算资源形成实验预测。GPT-6 Astra 将推理强度拉满后，运行时间中位数增至 4.8 倍、API 成本增至 5.3 倍，预测得分几乎不变。 SPU 的 100 个公开任务计划以完整 Harbor 任务包形式发布，16 个私有任务保持私有，用于受控评测。

AI 根据报道生成 · 13 小时前更新

最新进展11月14日 17:58
UniPat AI 发布湿实验预测基准 SPU：12 款前沿模型平均分最高仅 0.486

报道时间线

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11月14日
  1. 量子位
    UniPat AI 发布湿实验预测基准 SPU：12 款前沿模型平均分最高仅 0.486

    UniPat AI 牵头推出湿实验预测基准 SPU，含 116 个任务、4207 个湿实验，覆盖化学、材料科学、生物和医学。首轮评测 12 款前沿模型、13 种配置，平均分最高为 Claude Opus 5.5 的 0.486，仅一半任务超过随机水平。GPT-6 Astra 推理强度拉满后运行时间中位数增至 4.8 倍、API 成本增至 5.3 倍，预测得分几乎不变。

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