Kimi veröffentlicht PerceptionBench, GPT-5.6-Sol mit einer Genauigkeit von 59,7% an der Spitze

Kimi hat den multimodalen großen Modell-Visualisierungsbewertungsstandard PerceptionBench als Open Source veröffentlicht, der darauf abzielt, die visuelle Wahrnehmungsfähigkeit in 10 atomare Fähigkeiten zu zerlegen und unabhängig zu bewerten. Diese Fähigkeiten umfassen visuelle Beziehungen, Zählung, Attribute, Tiefe und 3D, Lokalisierung, Vergleich, feine Erkennung, Kontextintegration, OCR und Halluzinationserkennung. Der Standard basiert auf den Misserfolgen von Modellen in 42 bestehenden Bewertungssets und umfasst insgesamt 3000 manuell verifizierte Fragen, wobei jede Frage nur eine einzige visuelle Fähigkeit testet, ohne dass Schlussfolgerungen oder externes Wissen erforderlich sind. Die Bewertungsergebnisse zeigen, dass unter 16 führenden multimodalen großen Modellen kein Modell eine Gesamtgenauigkeit von über 60% erreicht. GPT-5.6-Sol belegt mit einer Genauigkeit von 59,7% den ersten Platz, gefolgt von Kimi K3 (58,5%), Claude-Fable-5 (57,2%), Gemini-3.1-Pro (56,2%) und GPT-5.5 (55,8%). Der Bericht weist darauf hin, dass visuelle Halluzinationen nach wie vor die schwächste Fähigkeit aller Modelle darstellen und dass es insgesamt erheblichen Raum für Verbesserungen in der Wahrnehmungsfähigkeit gibt.

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