論文の概要: BenchCAD: A Comprehensive, Industry-Standard Benchmark for Programmatic CAD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10865v2
• Date: Tue, 12 May 2026 05:46:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 18:21:07.143006
• Title: BenchCAD: A Comprehensive, Industry-Standard Benchmark for Programmatic CAD
• Title（参考訳）: BenchCAD: プログラムCADのための総合的で業界標準ベンチマーク
• Authors: Haozhe Zhang, Kaichen Liu, Miaomiao Chen, Lei Li, Shaojie Yang, Cheng Peng, Hanjie Chen,
• Abstract要約: 本稿では,産業CAD推論のための統一ベンチマークであるBenchCADを紹介する。 BenchCADには,106の産業部門を対象とした17,900のCadQueryプログラムが含まれている。 視覚的質問応答、コード質問応答、画像からコードへの生成、命令誘導コード編集を通じてモデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.284307846349774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial Computer-Aided Design (CAD) code generation requires models to produce executable parametric programs from visual or textual inputs. Beyond recognizing the outer shape of a part, this task involves understanding its 3D structure, inferring engineering parameters, and choosing CAD operations that reflect how the part would be designed and manufactured. Despite the promise of Multimodal large language models (MLLMs) for this task, they are rarely evaluated on whether these capabilities jointly hold in realistic industrial CAD settings. We present BenchCAD, a unified benchmark for industrial CAD reasoning. BenchCAD contains 17,900 execution-verified CadQuery programs across 106 industrial part families, including bevel gears, compression springs, twist drills, and other reusable engineering designs. It evaluates models through visual question answering, code question answering, image-to-code generation, and instruction-guided code editing, enabling fine-grained analysis across perception, parametric abstraction, and executable program synthesis. Across 10+ frontier models, BenchCAD shows that current systems often recover coarse outer geometry but fail to produce faithful parametric CAD programs. Common failures include missing fine 3D structure, misinterpreting industrial design parameters, and replacing essential operations such as sweeps, lofts, and twist-extrudes with simpler sketch-and-extrude patterns. Fine-tuning and reinforcement learning improve in-distribution performance, but generalization to unseen part families remains limited. These results position BenchCAD as a benchmark for measuring and improving the industrial readiness of multimodal CAD automation.
• Abstract（参考訳）: CAD(Industrial Computer-Aided Design)コード生成は、視覚的またはテキスト入力から実行可能なパラメトリックプログラムを生成するモデルを必要とする。 このタスクは、部品の外形を認識するだけでなく、その3D構造を理解し、工学的パラメーターを推論し、部品の設計と製造の仕方を反映したCAD操作を選択する。 このタスクにはMLLM(Multimodal large language model)が約束されているが、これらの機能が現実的なCAD設定で協調的に機能するかどうかを評価することは滅多にない。 本稿では,産業CAD推論のための統一ベンチマークであるBenchCADを紹介する。 BenchCADには、ベベルギア、圧縮スプリング、ねじりドリル、その他の再利用可能なエンジニアリング設計を含む、106の工業部品ファミリーで17,900のCadQueryプログラムが含まれている。 視覚的質問応答、コード質問応答、イメージ・ツー・コード生成、命令誘導コード編集を通じてモデルを評価し、知覚、パラメトリック抽象化、実行可能プログラム合成を含む詳細な分析を可能にする。 10以上のフロンティアモデルを通して、ベンチCADは現在のシステムがしばしば粗い外形状を回復するが、忠実なパラメトリックCADプログラムを作成できないことを示した。 一般的な失敗には、細かな3D構造の欠如、工業設計パラメータの誤解釈、スイープ、ロフト、ツイスト・エクストルーダといった重要な操作を単純なスケッチ・アンド・エクストルードパターンで置き換えることが含まれる。 微調整と強化学習は配当性能を向上させるが、見当たらない家族への一般化は依然として限られている。 これらの結果から,ベンチCADをマルチモーダルCAD自動化の産業的準備性の評価と改善のベンチマークとして位置づけた。

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