Kimi開源PerceptionBench視覺感知基準，GPT-5.6-Sol準確率居首但無模型突破60%
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PANews 7月29日消息，Kimi宣布開源多模態大模型視覺感知評測基準PerceptionBench，旨在將視覺感知能力拆解為10項原子級能力進行獨立評估，涵蓋視覺關係、計數、屬性、深度與3D、定位、比較、細粒度辨識、上下文整合、OCR及幻覺辨識等維度。 本基準基於42個現有評測集中的模型失敗案例構建，共包含3000道經人工驗證的問題，每題僅考察單一視覺能力，無需推理或外部知識。 評測結果顯示，在16款前緣多模態大模型中，沒有任何模型整體準確率超過60%。
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