多模态大语言模型在视觉语言方面表现出色，但其几何推理能力仍不清晰。现有数学基准多使用光栅图，覆盖的几何知识有限，答案形式单一，难以判断模型是基于几何结构推理还是利用表面视觉模式。为此我们推出 TriGeoBench——一个以几何为核心的多模态基准，来源于中国中学和高中数学试卷。TriGeoBench 包含 7,000 组问答对和 12,235 幅几何图形，并提供对应的 TikZ 代码，覆盖平面几何、立体几何、解析几何、函数与向量几何，答案形式多样。每条数据由 {question‑answer, image, TikZ} 三元组构成：问答对采用 LaTeX 存储，图像为 RGB 位图，TikZ 代码保留几何拓扑、符号标注和关系结构。我们对代表性的开源和闭源 MLLM 进行图像到 TikZ 的转换以及多模态推理测试。实验显示模型在细粒度结构和图文对齐上仍有显著困难。通过人工构造的参考 TikZ 进行的 Oracle 实验表明，可执行的精确表示能提供额外的几何线索，但并未评估完整的端到端转换流程。TriGeoBench 为结构感知的数学推理提供了测试平台。
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