SocialMaze 是一个社会推理基准数据集，聚焦于多智能体交互场景下的隐藏角色推理任务，旨在评估大型语言模型（LLMs）在复杂社交环境中的逻辑推理、欺骗识别和多轮对话理解能力。为研究 LLMs 的社会推理能力提供了标准化测试平台。

该数据集围绕隐藏角色推理游戏设计，模拟含欺骗与误判的社交场景：

角色设定：调查员（Investigator）：始终提供真实陈述。罪犯（Criminal）：可选择性撒谎，混淆视听。谣言传播者（Rumormonger）：自认为是调查员，但陈述随机真假。疯子（Lunatic）：自认为是罪犯，陈述随机真假。游戏流程：每局包含 3 轮对话，每轮所有玩家公开指认某一玩家是否为罪犯。玩家 1（即模型视角）需根据三轮对话记录，推断真正的罪犯及自身真实角色（可能为上述四种之一）。

核心挑战是区分真实陈述与随机谎言，处理角色自我认知偏差（如谣言传播者和疯子的错误身份认知），通过多轮对话中的逻辑矛盾或一致性，逐步排除不可能选项，锁定唯一解。