BabyVision：聚焦视觉推理的多模态模型权威评测集

BabyVision是UniPat AI团队推出的专业多模态理解评测集，专门用于评估多模态语言模型（MLLMs）与图像生成模型在视觉推理任务中的核心表现。评测集设置MLLM评估、生成评估两大核心赛道，围绕精细辨别、视觉追踪、空间感知、视觉模式识别四大视觉能力类别，设计22项子任务、总计388道针对性题目。所有任务均严格控制语言依赖，杜绝模型依靠语言提示“蒙混过关”，真实反映模型的纯视觉理解能力。

BabyVision核心功能亮点：

1、精准评估视觉推理能力：

通过标准化视觉任务设计，直击多模态模型在纯视觉场景下的能力短板，为模型视觉理解能力的量化评估提供可靠依据。

2、双赛道覆盖全类型模型：

同步支持 MLLM 评估与生成评估两大赛道，全面覆盖多模态语言模型、图像生成模型两类核心多模态模型，满足多样化评测需求。

3、四维能力全方位考核：

围绕精细辨别、视觉追踪、空间感知、视觉模式识别四大视觉能力维度，设计多元化子任务，全面检验模型在不同视觉场景下的推理水平。

4、去语言依赖保障评测真实性：

任务设计严格规避语言提示的干扰，确保模型无法通过语言线索完成任务，评测结果真实反映模型的视觉理解硬实力。

5、提供详尽评测结果与排行榜：

基于准确率等核心指标，直观展示不同模型的性能表现，并与人类基线进行对比，为研究人员提供清晰的参考依据。

6、低门槛部署与灵活配置：

配套完整数据集、评估脚本与详细文档，支持通过环境变量灵活配置评估参数，帮助研究人员快速启动评测工作。

7、赋能多模态技术迭代升级：

通过精准定位当前模型的能力不足，为多模态模型的技术优化与创新指明方向，推动视觉推理技术的持续进步。

BabyVision关键评测结果洞察：

1、人类基线优势显著：

人类测试者在评测任务中的平均准确率高达 **94.1%**，充分展现了人类在视觉推理任务上的天然优势。

2、闭源模型表现分化：

闭源模型中 Gemini3-Pro-Preview 以 49.7% 的准确率领跑，GPT-5.2、Doubao-Seed-1.8 准确率分别为 34.4%、30.2%，但整体成绩远低于人类水平。

3、开源模型差距明显：

开源模型表现普遍不佳，以 Qwen3-VL-Plus 为例，准确率仅为 19.2%，与人类基线和头部闭源模型存在显著差距。

4、模型视觉短板突出：

无论是闭源还是开源模型，在连续追踪、空间想象、几何归纳等复杂视觉任务上均表现乏力，暴露出当前多模态模型在基础视觉能力上的核心不足。

5、生成式任务表现不尽人意：

生成式评估中，部分模型虽呈现出“类人类”的生成行为，但整体缺乏稳定输出正确结果的能力，生成质量有待大幅提升。

BabyVision多元应用场景：

1、多模态模型性能评估：

为研究人员提供标准化评测方案，系统性评估多模态语言模型、图像生成模型的视觉推理能力，明确模型优劣势。

2、技术研发与优化：

作为 AI 研究者的标准化测试平台，助力多模态模型的技术迭代与优化，加速视觉推理技术的突破。

3、跨模型性能对比：

依托统一的评测标准，实现不同多模态模型在视觉任务上的横向对比，为模型选型与改进提供科学参考。

4、教育与教学工具：

帮助教育工作者和学生直观了解多模态 AI 的视觉能力边界，适用于 AI 相关课程教学与科研实践活动。

5、行业应用技术参考：

为自动驾驶、医疗影像分析等依赖多模态视觉推理能力的行业，提供模型性能的权威参考，助力行业应用落地与优化。

6、学术研究与成果发表：

为多模态 AI 领域的学术研究提供数据支撑，帮助研究人员产出高质量研究成果，推动学科领域的学术发展。

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