# AI 能画电路板了吗？EEBench 用仿真跑分告诉你还差多远

> 原标题：Can AI design circuit boards yet?

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-09-04T19:48:29.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/54823
- 原文：https://eebench.org/blog/can-ai-design-circuit-boards-yet/

## 摘要

EEBench 搞了个电路设计基准测试，不让模型在 GUI 里点来点去，而是用声明式代码（atopile）直接操作元器件和约束，然后跑 SPICE 仿真检查电压、容差、成本和真实零件能不能买到。Claude Opus 5 目前最高，得分 61.6%，Grok 4.6 以 57.1% 紧随其后。在一个电能表任务里，有设计选了个标称 22µF 的电容，但在...

## 推荐理由

EEBench 用声明式代码加 SPICE 仿真测了几家大模型做电路板设计的能力，Claude Opus 5 目前最高 61.6%，Grok 4.6 紧随其后。文章正好接在 GPT-6 Astra 的 KiCad 演示后面，时机很巧，热度够。分数和翻车案例都有，信息量扎实。不过 PCB 设计话题本身比较垂直，普通 AI 从业者不一定追，所以可读性上我会先打个折。

## 锐评

EEBench 这个基准测试的思路挺实在：不让模型在电路设计软件里点来点去，而是用声明式代码直接操作元器件和约束，然后跑 SPICE 仿真检查电压、容差、成本和真实零件能不能买到。目前 Claude Opus 5 得分最高，61.6%，Grok 4.6 以 57.1% 紧随其后。

有个电能表任务很说明问题。电路需要在断电后靠电容撑 20 毫秒，保持电压在 3V 以上。模型知道要加电容，但选了个标称 22µF 的陶瓷电容，在 4.7V 偏压下有效电容只剩 11.4µF，远低于实际需要的 545µF，0.85 毫秒就掉到 3V 以下了。这说明模型能给出方向正确的方案，但一碰到真实零件的非线性特性就容易翻车。

正文没披露测试了多少个模型、每个任务跑了几次，也没说得分方差有多大。另外，基准用的是 atopile 这种声明式代码，跟工程师实际用的图形化工具差距不小，模型在真实工作流里的表现可能还要再打个折。