KimiがオープンソースのPerceptionBenchを発表、GPT-5.6-Solの正確率は59.7%で首位
By: rootdata|2026/08/02 15:17:19
Googleで優先ソースとして追加Kimiは、視覚認知能力を独立して評価するための10項目の原子レベルの能力を目指したマルチモーダル大規模モデルの視覚認知評価基準であるPerceptionBenchをオープンソース化しました。この基準は、視覚関係、カウント、属性、深度と3D、位置特定、比較、細粒度認識、文脈統合、OCR、そして幻覚認識などを含みます。この基準は、42の既存の評価セットに基づくモデルの失敗事例をもとに構築されており、3000の人工検証済みの問題を含んでいます。各問題は単一の視覚能力のみを評価し、推論や外部知識は必要ありません。評価結果によると、16の最前線のマルチモーダル大規模モデルの中で、全体の正確率が60%を超えるモデルはありませんでした。GPT-5.6-Solは59.7%の正確率で首位に立ち、Kimi K3（58.5%）、Claude-Fable-5（57.2%）、Gemini-3.1-Pro（56.2%）、そしてGPT-5.5（55.8%）がトップ5に入っています。報告書は、視覚的幻覚が各モデルの最も弱い能力であり、全体的な認知能力には依然として大きな向上の余地があることを指摘しています。
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