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Kimi开源PerceptionBench视觉感知基准,GPT-5.6-Sol准确率居首但无模型突破60%

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PANews 7月29日消息,Kimi宣布开源多模态大模型视觉感知评测基准PerceptionBench,旨在将视觉感知能力拆解为10项原子级能力进行独立评估,涵盖视觉关系、计数、属性、深度与3D、定位、比较、细粒度识别、上下文整合、OCR及幻觉识别等维度。该基准基于42个现有评测集中的模型失败案例构建,共包含3000道经人工验证的问题,每题仅考察单一视觉能力,无需推理或外部知识。

评测结果显示,在16款前沿多模态大模型中,没有任何模型整体准确率超过60%。GPT-5.6-Sol以59.7%的准确率排名第一,Kimi K3(58.5%)、Claude-Fable-5(57.2%)、Gemini-3.1-Pro(56.2%)和GPT-5.5(55.8%)位列前五。报告指出,视觉幻觉(Hallucination)仍是各模型表现最弱的能力,整体感知能力仍存在显著提升空间。

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