近年来，以DeepSeek-R1为代表的大语言模型逐步迈入“深度思考”的新阶段，人工智能在自然科学中的角色也从浅层信息提取转向复杂逻辑推演。然而，随之而来的一个核心挑战是：我们应如何科学、准确地衡量这些模型在高度抽象且依赖多步推理的学科——如化学——中是否具备真正的“理解”能力？北京大学跨学科团队最新发布的化学大模型评测基准SUPERChem，正为此提供了一把精密的“测量工具”。它不仅系统评估了当前前沿AI模型的化学推理水平，还深刻揭示了其与人类专业思维之间的差距，为AI赋能科研指明了未来方向。

长期以来，针对大模型的科学能力测评多集中于通用知识或基础化学信息任务，题目设计偏重事实记忆，难以触及化学思维的本质——即在具体情境下综合运用原理进行多步骤甚至创造性推理的能力。而化学的魅力恰恰体现在这种高阶认知过程中，无论是在中学教育、竞赛训练还是高端研究中皆是如此。SUPERChem的出现，正是为了弥补这一评估体系的不足。

该基准的构建过程本身就体现了对高质量推理能力的极致追求。依托北京大学化学学院的专业力量，近百名具有深厚学术背景和丰富命题经验的师生共同参与了题目的原创编写、解析撰写以及三轮严格审核。试题内容源于非公开的专业题库与前沿科研文献，并经过特殊防泄漏处理，有效防止模型通过数据记忆或选项反推获取答案，迫使其必须启动真实的推理机制来解决问题。

尤为突出的是，SUPERChem首次在化学领域引入了“推理路径一致性（RPF）”指标。研究团队为每道题目制定了包含关键逻辑节点的标准解答路径，并通过自动化手段比对模型生成的“思维链”与专家路径的一致性程度。这意味着，仅答案正确并不足以获得高分，模型还需展现出符合化学学科逻辑的推理过程。这项创新将评估重心由“结果正确性”转向“过程合理性”，成为判断AI是否真正“理解”化学概念的关键突破。

评测结果显示，当前顶尖模型的表现令人振奋却也引人反思。在难度设定上，SUPERChem成功还原了高阶化学推理的挑战性：北京大学化学专业低年级本科生在闭卷测试中的准确率仅为40.3%。而在参评的全球领先模型中，表现最优的GPT-5 (High)取得了38.5%的准确率。这一数据清晰表明，当前最强AI在化学深层推理方面已接近但尚未超越本科低年级学生的平均水平。这既是一个重要的里程碑，说明AI已能应对相当复杂的学科问题；同时也提醒我们，在需要深度融合知识与情境的创造性推理层面，AI仍远未达到成熟研究者或高年级学生的水准。

RPF指标进一步打开了模型推理过程的“黑箱”，展现出显著的分化现象。例如，Gemini-2.5-Pro和GPT-5 (High)不仅答案准确率较高，其推理链条也更贴近专家路径。而部分模型如DeepSeek-V3.1-Think虽能达到相近的答题正确率，但RPF得分偏低，显示出其更多依赖启发式策略或统计捷径得出结论。这种差异提示我们，“答对”背后的方式可能反映出模型在鲁棒性、可解释性和泛化能力上的根本区别。一个能够复现标准化学逻辑链的模型，或许在面对全新复杂问题时更具适应潜力。

化学作为一门高度依赖符号表达、图形表征与空间想象的学科，其推理过程天然具有多模态特性。SUPERChem为此提供了图文混合与纯文本两种版本，敏锐捕捉到不同输入形式对模型表现的影响。研究发现，视觉信息的作用具有两面性：对于Gemini-2.5-Pro等强推理模型，图像能提供关键结构线索，从而提升性能；但对于推理能力较弱的模型，复杂图像反而可能引发干扰甚至误导。这一发现为科学AI的应用提出了精细化要求：应根据模型自身架构动态匹配最适配的信息模态，而非简单默认多模态输入必然带来增益。

通过对推理失败点的深入分析，研究团队精准识别出模型最常出现“断点”的环节：包括产物结构预测、反应机理的逐步推导，以及微观结构与宏观性质之间的构效关系分析等。这些正是化学研究中最核心、最高阶的推理任务，要求对化学键本质、空间位阻效应、电子分布规律等有深刻且灵活的理解。模型在这些方面的集中失分表明，尽管它们接触过海量文本与化学数据，但在构建类似化学家那样的内部心智模型——一种支持动态模拟与原理驱动推演的认知框架——方面仍存在本质缺陷。

SUPERChem的发布，意义远不止于一次模型排名。它为整个AI for Science领域树立了一个新的标杆：一个强调严谨性、高难度、注重推理过程的质量评估体系。它的出现有望推动研究重心从盲目追求参数规模和表面任务表现，转向真正关注模型内在的推理质量与对学科深层逻辑的掌握，为通往真正意义上的“化学智能”铺平道路。

从更深层次来看，SUPERChem揭示了一个关键问题：当前以大语言模型为代表的AI在向“科学智能”演进的过程中，必须跨越一道核心鸿沟——即如何将庞大的知识体系真正转化为具备可操作性、可组合性以及可追溯性的因果推理结构，而不仅仅停留在表层的概率关联之上。化学领域因其严密的底层规则与无穷的现象组合方式，成为检验这一能力的理想试验场。

它所提供的详细诊断能力——无论是推理过程中的断点定位、多模态影响分析，还是RPF评估——为模型的持续迭代优化绘制出前所未有的清晰路径。开发者可以基于这些反馈，精准加强模型在机理推断、分子结构预测等薄弱环节的表现，例如集成更强的符号逻辑推理模块、三维分子建模技术，或融合基于第一性原理的计算方法作为辅助。

总而言之，北大推出的SUPERChem基准标志着AI科学评估进入一个更为成熟和深入的新阶段。它表明，尽管最前沿的人工智能已接近专业化学领域的门槛，但门后那片依赖深刻原理理解、创造性思维与严谨逻辑推演的知识疆域，仍有待真正开拓。这条从“达到本科生水平”到“比肩领域专家”的升级之路，不仅是下一代人工智能实现突破的核心方向，也预示着人类与机器在探索自然规律过程中协同进化的新纪元。