研究团队推出CreativityBench基准，以评估大语言模型基于物体可供性和属性进行创造性工具重新利用的能力。该基准基于一个包含4000个实体和超15万条标注的大规模知识库，生成了1.4万个需识别非显而易见但物理可行解决方案的落地任务。对10个前沿模型的评估表明，模型虽常能选择合理物体，但在识别正确部件、其可供性及所需物理机制方面存在显著困难，导致性能大幅下降。模型规模扩大带来的改进很快饱和，通用推理能力与思维链等策略均未能有效提升创造性可供性发现，凸显该能力仍是当前模型的主要挑战。