首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可用于测试大语言模型在土木工程图纸修改任务中的表现。通过模拟真实工程命令，全面考察模型的结构化数据理解、工具调用、指令跟随和批判性推理能力，研究结果发现当前主流大模型虽有一定能力，但整体水平仍不足以满足工程一线需求。
在AI竞速的今天，大语言模型（LLM）早已不满足只在象牙塔里「背书解题」。
当GPT-4o刷题通过物理奥赛、DeepSeek熟练搭建网站之后，LLM必须直面一个更现实的问题：
这些号称「专家级」的大模型，能不能真的下工地？能不能帮工程打工人减负？在钢筋水泥的图纸世界里，它们是得力助手，还是纸上谈兵？
答案尚未揭晓，但DrafterBench迈出了评估的第一步。
来自加拿大麦吉尔大学AIS实验室的研究团队与加州大学圣芭芭拉分校（UCSB）合作，正式推出面向工程自动化任务的大模型评估基准——DrafterBench。
这是首个针对「一线工程图纸修改任务」设计的大规模评测套件，旨在验证和揭示现有LLMs能否胜任土木工程等领域中真实的「打工任务」。
为什么需要DrafterBench？
工程图纸修改，是土木工程、建筑设计等领域最耗时间、最高频的任务之一，也是自动化改造迫切程度极高的一环。
每天成千上万的一线工程师、制图员在重复地处理「改一根梁的位置」「把这根管道直径加粗一点」「为这个构件增加标注」这类十分琐碎但又关系重大的任务。
这类工作往往工作量大、标准高、容错低，但技术门槛不高，对工作者在「任务理解、细节处理、任务链配合」方面的综合执行力要求极强。
于是研究团队提出问题：
如果大模型能读懂图纸指令，调用工具链，精确修改图元，它就不只是「写PPT的高手」，更是「工程打工人福音」。
DrafterBench怎么做的？
DrafterBench以图纸修改为核心任务，在20个真实项目中收集并设计了1920个高质量任务，涵盖12类指令类型，模拟了各种难度、不同风格的真实工程命令。
DrafterBench不仅让模型「按部就班」，而是全面考察以下四大任务能力维度。
结构化数据理解能力：模型是否能从不同风格语句中准确提取出关键细节；
工具调用能力：模型能否组合多个工具形成有效的操作链，并正确调用顺序与参数；
指令跟随能力：面对一条包含多个修改目标的长指令，是否能做到任务不漏项、执行不断链；
批判性推理能力：模型能否识别指令中的信息缺失、不合理内容，并尝试补全模糊的细节、完成修正。
这不是纸面作文，是工程实战。
DrafterBench如何评估模型？
在DrafterBench中，模型要以「代码调用工具」的方式完成任务。
这些工具涵盖图元编辑、标注调整、绘图逻辑等，彼此之间还有输入输出依赖，形成一个「工程任务链」。
但问题来了：
工具调用是否正确？是否合理组合？
中间步骤是否成功传递？是否使用了冗余或错误命令？
直接看图纸输出无法判断。因此DrafterBench设计了一整套对偶工具系统（Dual function system）。
所有工具都有一份「替身」，不实际修改图纸，但记录调用顺序、参数值、变量状态，并以结构化JSON形式输出，清晰还原模型「行动路径」。
DrafterBench不只看模型有没有答对，而是看它「为什么答错，哪一步出错，错在哪里」。
模型表现如何? 喜忧参半！
DrafterBench评测了主流SOTA大语言模型，分别为：OpenAI GPT-4o / o1系列、Claude 3.5 Sonnet、Deepseek-V3-685B、Qwen2.5-72B-Instruct、以及LLaMA3-70B-Instruct。
综合来看，这些模型表现都达到一定水准，得分普遍超过65分。
其中，OpenAI o1以79.9的综合分领跑，Claude3.5 Sonnet和Deepseek-V3-685B表现也非常接近，分别为73.79和73.09。
这说明当前主流大模型具备一定的工程任务处理能力，尤其在简单指令执行上表现稳定。
但与此同时，模型整体水平仍远未达到工业一线对执行精度、流程完整性的实际要求。
更重要的是，不同模型在四大能力维度上呈现出显著差异。
比如，在结构化数据理解任务中，模型整体表现稳定，对语言风格的鲁棒性较强。
但在工具调用方面，准确率波动明显，平均可达9个百分点。对于指令跟随能力，部分模型表现出较强的任务承载能力，如OpenAI o1和Claude3.5 Sonnet抗噪声能力较好，能保持基本的任务完整性。
而在批判性推理任务中，模型间能力分化尤为显著。
OpenAI o1在识别指令中信息缺失、筛选关键信息方面表现突出，而Qwen2.5则在细节补充上更具优势。
其余模型则在这两个维度中存在大幅度波动，表现不一。
研究团队进一步使用自动化错误分析工具，对每一个任务的失败原因进行结构化溯源。
结果表明，模型常见错误类型包括参数定义不清、变量传递失败、函数调用结构错乱、工具选择偏差以及多工具组合逻辑混乱。
更关键的是，即便多个步骤执行正确，只要某一关键环节出现偏差，就会导致最终图纸修改失败。
这也解释了为何多数模型的单项能力准确率维持在60%左右，但整体目标修改完成度却显著偏低，仅在40%左右。
结论与展望
这些评估结果说明，尽管当前的大模型已有一定能力拆解复杂任务结构、调用工程工具，但它们仍难以稳健掌握完整任务链的所有细节，对实际场景的适应能力尚不足以支撑工程一线需求。
如果说过去的大模型评测多数还停留在「会不会」，那么DrafterBench的贡献在于首次让模型接受了「干不干得好」的落地考核。
工程现场需要的是高容错、强判断、懂规则、能执行的助手，而DrafterBench正是在为这一目标提供数据支持与路径验证。
接下来，研究团队还将扩展任务类型至图纸校审、规范检测、施工日志智能生成等更多工程应用场景，持续拓展模型能力边界。
你有模型，DrafterBench有任务。
看看你的模型，能不能真在图纸上动真格。