Kimi lança PerceptionBench de código aberto, com precisão de 59,7% para GPT-5.6-Sol em primeiro lugar

Kimi lançou o PerceptionBench, um benchmark de avaliação de percepção visual para modelos multimodais, com o objetivo de desmembrar a capacidade de percepção visual em 10 habilidades atômicas para avaliação independente. O benchmark abrange dimensões como relações visuais, contagem, atributos, profundidade e 3D, localização, comparação, reconhecimento de detalhes, integração de contexto, OCR e reconhecimento de alucinações. Este benchmark foi construído com base em casos de falha de modelos em 42 conjuntos de avaliação existentes, contendo um total de 3000 perguntas verificadas manualmente, cada uma examinando uma única habilidade visual, sem necessidade de raciocínio ou conhecimento externo. Os resultados da avaliação mostram que, entre 16 modelos multimodais de ponta, nenhum modelo teve uma precisão geral superior a 60%. O GPT-5.6-Sol ficou em primeiro lugar com uma precisão de 59,7%, seguido por Kimi K3 (58,5%), Claude-Fable-5 (57,2%), Gemini-3.1-Pro (56,2%) e GPT-5.5 (55,8%). O relatório aponta que as alucinações visuais continuam a ser a habilidade mais fraca entre os modelos, e há um espaço significativo para melhorias na capacidade de percepção geral.

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