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目前，大型语言模型已融入众多科研工作流程，显著提升了数据分析、假说生成与设计空间探索的效率。随着应用的扩展，研究人员亟需严谨评估这些模型是否准确掌握专业领域的知识与符号体系，因为通用评估基准往往无法满足这类需求。这一短板在量子科学领域尤为突出——该学科既包含反直觉现象，又依赖高阶数学工具。本研究推出首个量子领域专用评估基准QuantumBench，系统考察大模型对这一反直觉学科的理解与应用能力。借助公开资料，该团队编制了约800道涵盖量子科学九大分支的题目及参考答案，并将其组织为八选项多选题数据集。基于此基准，研究人员对现有多个大模型进行评测，分析其在量子领域的表现（包括对题型变化的敏感性）。作为量子学科首个大模型评估数据集，QuantumBench旨在为量子研究中大模型的有效运用提供指引。