예일대 등 물리학 전문가 50여 명이 최신 프런티어 언어 모델을 6대 물리학 벤치마크에서 재평가한 결과, 기존 저조한 점수의 상당수가 모델의 오류가 아니라 채점 오류·잘못된 정답·모호한 문제 등 벤치마크 자체의 결함 때문이었다. 전문가가 오류를 수정한 결과 GPT-5.6-Sol은 HLE-Physics 47.3%→78.7%, CMT-Benchmark 61.0%→87.2%로 상승했으며, 폐쇄형 과제에서는 거의 포화 상태에 도달했다. 이는 현재 벤치마크가 AI의 실제 물리학 능력을 과소평가하고 있으며, 더 어렵고 전문가 검증된 평가의 필요성을 시사한다.
번역된 본문
--> 컴퓨터 과학 > 인공지능
arXiv:2609.13009 (cs) [2026년 9월 11일 제출]
제목: 최신 프런티어 모델은 물리학을 얼마나 잘 풀까? 전문가 재채점이 드러낸 망가진 평가와 선도적 벤치마크의 거의 포화된 성능
저자: Ali Ansari 외 50인
요약:
인공지능 분석 지수(Artificial Analysis Intelligence Index, 2026)에 포함된 주요 물리학 벤치마크에서 보고된 낮은 점수들은 최신 프런티어 언어 모델이 여전히 고급 물리학에서 어려움을 겪고 있다는 인상을 준다. 물리학은 모델의 과학적 추론과 정량적 문제 해결 능력을 시험하는 까다로운 분야다. 그러나 이러한 인상은 실제 연구에서 이 모델들을 사용하는 도메인 전문가들의 경험과 항상 일치하지는 않는다.
본 연구는 최신 모델을 널리 사용되는 6개 물리학 벤치마크에서 평가하고, 검증 가능한 최종 답안이 있는 텍스트 전용 문제를 중심으로 전문가 감사를 수행함으로써 기존 연구 결과를 재검토한다. 각 물리학 하위 분야별로 해당 분야 전문성을 갖춘 교수 및 대학원 연구자들이 문제 설명, 참조 정답, 모델 응답을 신중히 검토하여 진짜 모델 오류와 채점자 오류, 잘못된 참조 정답, 모호하거나 불완전하게 정의된 문제를 구별했다. 감사 결과, 처음에 오답으로 평가된 사례 대부분은 모델의 물리학 추론 오류가 아니라 벤치마킹 자체의 문제를 반영하는 것으로 나타났다.
이어서 전문가들이 잘못된 참조 정답을 수정하고 결함 있는 문제를 보완하거나 제외함으로써 이러한 벤치마킹 문제를 해결했다. 그 결과 GPT-5.6-Sol의 측정된 mean@4 점수는 HLE-Physics에서 47.3%에서 78.7%로, CMT-Benchmark에서 61.0%에서 87.2%로 상승했으며, 유지된 54개 CritPt 문제에서 수정된 pass@4는 94.4%에 도달했다. 수정된 점수는 전문가 검토 후 유지된 평가 하위 집합에서 계산되었다. UGPhysics, PRISM-Physics, PHYBench의 감사 대상 하위 집합에서도 수정 후 점수가 크게 상승했다.
이러한 결과는 현재 벤치마크가 잘 정의된(잘 세워진) 물리학 문제를 풀는 최신 모델의 능력을 상당히 과소평가하고 있음을 시사한다. 이러한 폐쇄형 과제에서의 거의 포화된 성능은 더 까다롭고 전문가가 검증한 평가의 필요성을 부각시킨다.
--> Computer Science > Artificial Intelligence arXiv:2609.13009 (cs) [Submitted on 11 Sep 2026] Title: How Good Are Frontier Models at Physics? Expert Re-Grading Reveals Broken Evaluations and Near-Saturation of Leading Benchmarks Authors: Ali Ansari , Haoran Sun , Andy Zeyi Liu , Mark Jabbour , Yongshan Ding , Steven Girvin , Yu He , Sohrab Ismail-Beigi , Aleksander Kubica , Owen D. Miller , Corey O'Hern , Vidvuds Ozolins , David Poland , A. Douglas Stone , Frank C. van den Bosch , Logan Wright , Navid Akbari , Santanu Antu , Kangle Cai , Andrew Calabrese-Day , Mateo Cárdenes Wuttig , Meng Cheng , Barry T. Chiang , Ali Ghorashi , Shouzhen Gu , Haoyang Huang , Zhibo Kang , Lukas Kienesberger , Hantian Liu , Charles Lomba , Zhongling Lu , Wenchao Ma , Rohin E. McIntosh , Evan McKinney , Ivan Rojkov , Xulei Sun , Yarone Meir Tokayer , Naveen Balaji Umasankar , Mira Varma , Leda Wang , Qimin Wang , Tyler Wang , Haoyu Wei , Jinming Yang , Jinchen Zhao , Sherlock Tingrui Zhao , Qinyuan Zheng , Jay S. Zou , Lucas Baker , Arman Cohan , John Sous View a PDF of the paper titled How Good Are Frontier Models at Physics? Expert Re-Grading Reveals Broken Evaluations and Near-Saturation of Leading Benchmarks, by Ali Ansari and 50 other authors View PDF HTML (experimental) Abstract: Low reported scores on leading physics benchmarks, including those featured in the Artificial Analysis Intelligence Index (2026), suggest that frontier language models still struggle with advanced physics, a demanding test of their scientific reasoning and quantitative problem-solving abilities. Yet this impression does not always align with domain experts' experiences using these models in their work. We revisit these reported findings by evaluating frontier models on six widely used physics benchmarks and auditing them with experts, focusing on text-only problems with verifiable final answers. For each subfield of physics, faculty and graduate researchers with relevant expertise carefully review problem statements, reference solutions, and model responses to distinguish genuine model errors from grader errors, incorrect reference solutions, and ambiguous or underspecified questions. Most audited cases initially evaluated as incorrect reflect these benchmarking issues rather than errors in the models' physics reasoning. We then ask experts to address these benchmarking issues by correcting erroneous reference solutions and repairing or excluding flawed questions. We find that GPT-5.6-Sol's measured mean@4 rises from 47.3% to 78.7% on HLE-Physics and from 61.0% to 87.2% on CMT-Benchmark, while its corrected pass@4 reaches 94.4% on the 54 retained CritPt challenges. Corrected scores are computed on the retained evaluation subsets following expert review. Scores on the audited subsets of UGPhysics, PRISM-Physics, and PHYBench also rise substantially after correction. These findings suggest that current benchmarks substantially understate frontier models' ability to solve well-posed physics problems. Near-saturation on these closed-ended tasks highlights the need for more demanding, expert-validated evaluations. Subjects: Artificial Intelligence (cs.AI) Cite as: arXiv:2609.13009 [cs.AI] (or arXiv:2609.13009v1 [cs.AI] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.13009 Focus to learn more arXiv-issued DOI via DataCite (pending registration) Submission history From: Ali Ansari [ view email ] [v1] Fri, 11 Sep 2026 16:06:50 UTC (178 KB) Full-text links: Access Paper: View a PDF of the paper titled How Good Are Frontier Models at Physics? Expert Re-Grading Reveals Broken Evaluations and Near-Saturation of Leading Benchmarks, by Ali Ansari and 50 other authors View PDF HTML (experimental) TeX Source view license Current browse context: cs.AI < prev | next > new | recent | 2026-09 Change to browse by: cs References & Citations NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar export BibTeX citation Loading... BibTeX formatted citation × loading... 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