분자 바이브 코딩 (Molecular Vibe Coding) 은 화학자들이 LLM 과 상호작용하여 분자 작업을 위한 실행 가능한 프로그램을 생성하는 패러다임으로, 사전 정의된 도구를 가진 화학적 에이전트 (chemical agents) 의 유연한 대안으로 등장하여 화학자들이 임의적으로 복잡한 맞춤형 워크플로우를 표현할 수 있게 합니다. 일반적인 코딩 작업과 달리 분자 코딩은 LLM 이 프로그래밍 능력, 분자 이해력, 도메인 특화 추론 능력을 함께 갖추어야 하는 독특한 과제를 부과합니다. 그러나 기존 벤치마크는 여전히 단절되어 있습니다. HumanEval 과 같은 일반 코드 생성 벤치마크는 화학 지식이 필요 없으며, S^2-Bench 와 ChemCoTBench 와 같은 화학 중심 벤치마크는 지식 회상 또는 속성 예측을 평가하지만 실행 가능한 코드 생성을 평가하지 않습니다. 이 간극을 해소하기 위해 우리는 분자 바이브 코딩에 특화된 첫 번째 벤치마크인 MolViBench 를 소개합니다. MolViBench 는 단일 API 회상부터 엔드투엔드 가상 스크리닝 파이프라인 설계까지 12 개 실세계 약물 발견 워크플로우를 거치는 5 가지 인지 수준 (cognitive levels) 의 358 개의 큐레이션된 작업으로 구성됩니다. 생성된 코드를 엄격하게 평가하기 위해 우리는 타입 인식 출력 비교와 AST 기반 API-세맨틱 페일백 분석을 결합한 다층 평가 프레임워크도 제안합니다. 이는 실행 가능성과 화학적 정확성을 함께 측정합니다. 우리는 9 개의 최첨단 코딩 LLM 을 체계적으로 평가하고 3 가지 실세계 분자 바이브 코딩 패러다임을 비교하여 AI 가속화된 분자 발견에서 LLM 의 코딩 능력을 진단하는 실제적이고 세분화된 테스트베드를 제공합니다.