Kimi ouvre PerceptionBench, GPT-5.6-Sol en tête avec une précision de 59,7%

Kimi a ouvert le benchmark d'évaluation de la perception visuelle PerceptionBench pour les grands modèles multimodaux, visant à décomposer la capacité de perception visuelle en 10 compétences atomiques pour une évaluation indépendante. Cela couvre des dimensions telles que les relations visuelles, le comptage, les attributs, la profondeur et 3D, le positionnement, la comparaison, la reconnaissance fine, l'intégration contextuelle, l'OCR et la reconnaissance d'hallucinations. Ce benchmark est construit sur des cas d'échec de modèles dans 42 ensembles d'évaluation existants, comprenant un total de 3000 questions vérifiées manuellement, chaque question n'évaluant qu'une seule capacité visuelle sans nécessiter de raisonnement ou de connaissances externes. Les résultats montrent qu'aucun des 16 grands modèles multimodaux de pointe n'a une précision globale supérieure à 60%. GPT-5.6-Sol se classe premier avec une précision de 59,7%, suivi de Kimi K3 (58,5%), Claude-Fable-5 (57,2%), Gemini-3.1-Pro (56,2%) et GPT-5.5 (55,8%). Le rapport souligne que les hallucinations visuelles restent la compétence la plus faible de tous les modèles, et qu'il y a encore un potentiel d'amélioration significatif dans la capacité de perception globale.

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