LLM4Mat-Bench 是由普林斯顿大学、 多伦多大学等机构联合创建的一个用于材料属性预测的多模态语言模型评估数据集，相关论文成果为「LLM4Mat-Bench: Benchmarking Large Language Models for Materials Property Prediction」, 旨在评估大型语言模型 (LLMs) 在材料属性预测与材料发现任务中的性能。该数据集收录了约 197 万条晶体结构样本，来自 10 个公开材料数据库，涵盖 45 种不同的材料物理与化学属性，是迄今为止用于评估大型语言模型 (LLM) 用于材料性能预测的性能的最大基准。

数据集中的每条记录通过多种输入模态进行表征，包括晶体化学组成 (composition）、标准晶体结构文件 (CIF）、以及由 Robocrystallographer 工具生成的晶体结构自然语言描述。这些模态共同构成了对材料的全面表示，用于支持多种任务场景下的 LLMs 输入与学习。

数据总量：

• 晶体组成模态 (Composition）：约 4.7M tokens
• 晶体结构模态 (CIF）：约 615.5M tokens
• 文本描述模态 (Text Descriptions）：约 3.1B tokens 该数据集的构建流程包括从多个主流材料数据库中采集原始 CIF 文件与材料属性，并基于晶体结构自动生成结构语言描述，从而形成多模态、统一结构的数据样本。每个样本记录均包含对应的材料 ID 、化学式、属性值（如带隙、形成能、密度、弹性模量等）等信息。 LLM4Mat-Bench 的核心目标是推动材料科学与自然语言处理的交叉融合，促进任务特定模型评估、属性预测、指令微调等方向的研究与应用发展。其多源、多模态、大规模的特点，使其成为材料语言模型研究中的重要参考基准。