自动CAD生成的基础模型：LLMForge框架与97个工程基准测试
近年来，大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的进步使得从自然语言描述自动生成参数化3D设计成为可能。一篇发表于arXiv的论文（编号2607.05573）对用于机械零件自动计算机辅助设计（CAD）生成的基础模型进行了实证研究，提出了统一评估流程和包含97个工程设计问题的基准测试，并引入了多模型文本到CAD框架LLMForge。
LLMForge集成了JSON模式验证、分析特征评分、网格合成和多轮迭代优化，在两种评估机制下进行测试：IterTracer使用Phong着色光线追踪渲染器，通过分析视觉指标（如轮廓IoU、孔可见性、边缘间隙、长宽比符合度）提供轻量级几何感知反馈；IterVision则用VLM语义评判器（Qwen2.5-VL-72B）替代分析评分器，通过思维链视觉推理评估渲染视图的空间一致性和设计意图。
在涵盖四种典型几何族（带孔和螺栓圈的板、多特征箱体、法兰圆柱和L型支架）的基准测试中，研究评估了七个基础模型：DeepSeek-V3.2、Qwen3-235B-A22B、Llama-3.3-70B、Gemma-3-27B、GLM-4.5、MiniMax-M2.1和INTELLECT。在IterTracer下，排名前四的模型得分紧密聚集（总体均值在0.885至0.890之间），网格生成成功率达98.97%，表明紧凑型指令微调模型可匹配甚至超越更大规模系统。基于VLM的IterVision机制在领先模型上实现了100%的水密网格生成，但揭示了旋转对称几何体（如圆柱）的系统性困难，其中视觉评分与语义评分差异最大。
论文讨论了基准设计、失败模式、面向CAD的提示工程，以及对工业工作流程和可扩展自动化机械设计的启示。该研究已被收录为Springer出版的《全球应用人工智能进展》一书章节。