تُعد درجة الاتساق الذاتي (Self-Consistency Score) مقياسًا تقييميًا مهمًا لمهام الاستدلال الرياضي والمنطقي في مجالات النماذج اللغوية الكبيرة والاستدلال. تقيس هذه الدرجة نسبة النماذج التي تقدم استنتاجات متسقة عبر إجابات متعددة أو صيغ مكافئة، مما يعكس الاتساق الداخلي لنتائج الاستدلال المنطقي. تشير القيم الأعلى لهذه المقياس إلى أن عملية الاستدلال في النموذج أكثر متانة وقوة. تُبلغ هذه القيمة عادةً كنسبة مئوية أو كدرجة تتراوح بين 0 و1. يُستخدم هذا المقياس على نطاق واسع في المعايير والأوراق البحثية ذات الصلة، وهو يعكس بفعالية أداء النموذج في هذا البعد. كلما كانت القيمة أعلى، كان الأداء أفضل. يساعد هذا المقياس الباحثين والمهندسين على قياس الفروقات الفعلية في أداء النموذج ضمن سيناريوهات الاستدلال الرياضي والمنطقي، مما يسهل المقارنة الأفقية بين الطرق المختلفة أو الإصدارات المختلفة للنماذج.