前几天，OpenAI 在 GPT－6 Astra 的发布页首屏放了一段演示：模型操作 KiCad，在一块 PCB 上布线。电子设计出现在一线大模型的发布演示里，还是头一回。但做过硬件的人心里都清楚一个问题：演示里 AI 在“操作软件”，可它设计的电路，到底能不能用？

：20 道真实射频电路设计题，让模型调用专业工具完成设计与仿真验证，再用仿真结果判卷。

：3 个前沿大模型——GPT－6 Astra、Gemini 3.8 Flash、DeepSeek V4 Pro；

：20 道真实射频电路设计题，覆盖从 GaAs 芯片到射频微系统的 7 类产品；每道题涉及多个电性能指标。

：Agent 直接调用真实 EDA 工具链完成设计，工具包括 ADS、HFSS、CST、KiCad、AutoCAD；

：完全确定性——以仿真结果对照多个设计指标分别判分，没有人工评审，也没有 LLM 裁判；

：每个模型每道题跑 3 次，共 60 次尝试。

星火设置了四类评测对象、五个设计环节（原厂 PDK、自制 PDK、原理图、版图、仿真），覆盖情况如下表所示（√ 为采用或覆盖，× 为不涉及）：

截至2026年9月，3个模型上榜，每个模型 6 次尝试。当前榜单如下：

（Claude 系列因账号被封未参与；依过往经验，Opus/Fable 亦难敌 GPT‑6 Astra。）

。无论是得分、单任务成本还是耗时，都一骑绝尘。

 同一批模型，接上 EDI Agent 和星火知识库之后成绩全面提升：GPT－6 Astra 从 24.3％ 涨到 73.3％，Gemini 3.8 Flash 从 11.4％ 涨到 42.5％，DeepSeek V4 Pro 更是从 4.5％ 跃升至 40.5％，接近 9 倍。

DeepSeek 在微波射频的硬件题上差距明显。

这些我们都计划在后续版本加入。

这套仿真判分体系，天然就是一个 RL 训练环境。

一次失败的任务会精确告诉你哪个指标没守住、哪个设计环节出了问题——这比“让一个模型说原理图看起来还行”的奖励信号丰富得多。我们已经在和前沿实验室合作，提供更大规模的、仿真和数据集支撑的多智能体训练环境。

对全球几十万名射频工程师的启示

未来，大部分电路设计任务可能都不再需要人来做了。

（仿真流程、器件模型、设计经验）同样重要。

这些沉淀了几十年的工程资产，谁能先把它们变成 AI 可用的形态，谁就能在这轮变革里占住身位。

同一个DeepSeek V4 Pro，用Hermes只拿4.5％，接上 EDI Agent 和星火知识库之后冲到40.5％。

这正是星火技术对外输出的核心能力：

帮您把多年积累的设计文件、仿真流程、参数化模板、器件模型（含自制 PDK）、设计规范与验收指标，系统性地整理成 AI 可直接调用的资产。

基于 EDI Agent，对接您现有的射频工具链，让团队第一天就拥有“会自己跑仿真的 AI 工程师”。

按项目流程，编排原理图、版图、仿真、审查等多个智能体协同工作，形成端到端的“设计—验证”流水线。

用您自己的历史项目构建专属 benchmark，量化不同模型、不同配置在您业务上的真实能力——让“AI 到底能干多少活”，变成一张可跟踪、可比较的报：

如果您在训练自己的模型，这套确定性仿真判分体系可以直接作为 RL 奖励信号。我们已经在和前沿实验室开展这项合作。

从评测基准，到工具链落地，再到训练环境，星火技术覆盖“让 AI 真正做射频设计”的完整链路。

基础大模型的能力边界在持续扩展；但还有很多工程问题要解决。

如果您想了解星火射频评测或上述服务，欢迎后台留言联系我们。

星火技术推出首个AI设计射频电路的测评

人工智能

硬件

开发工具

星火技术发布射频电路设计AI评测：三大模型（GPT-6Astra、Gemini3.8Flash、DeepSeekV4Pro）调用真实EDA工具链完成20道考题，以仿真结果确定性判分。结果显示GPT-6Astra领先，接入EDIAgent和知识库后成绩提升显著（DeepSeek从4.5%跃至40.5%）。评测涵盖7类产品，后续将扩展多层PCB等任务，并衍生RL训练环境。

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