科学的AIベンチマーキングは通常のAI/機械学習ベンチマーキングと異なる点がいくつかあります。まず、科学的AIベンチマークでは、データセットの規模や種類が通常のベンチマークよりも異なることが挙げられます。例えば、センサーデータや多チャンネル画像など、特定の科学領域におけるデータを扱う必要があります。そのため、大規模なデータセットに伴うI/Oの影響から高性能コンピューティングリソース（スーパーコンピューター）が必要とされることもあります。
さらに、MLCommonsは複数の科学分野で利用可能な科学的ベンチマークを管理しており、各ベンチマークにはトレーニングおよびテスト目的で適切なデータや評価基準が含まれています。一方で通常のAI/機械学習ベンチマークでは一般的なタスクやデータセットを使用する傾向があります。
最後に、科学的AIベンチマークでは特定の科学課題に焦点を当てており、その領域固有の知識や技術革新を促進することを目指しています。これに対し通常のAI/機械学研究では幅広い応用範囲を持つ汎用的なアルゴリズム開発や性能評価が主眼とされる場合が多いです。