紅杉中國 xbench 和 UniPat AI 發(fā)了一個新的多模態(tài)評測集，叫 BabyVision，在這里：

核心發(fā)現(xiàn)：當前最強的多模態(tài)模型，在純視覺任務上的得分，普遍低于3歲兒童

人類準確率 94.1%
而在模型當中，Gemini 3 Pro Preview 最高，49.7%
大多數(shù)模型，則在 12-22% 區(qū)間

這個評測的設計思路有點意思，和大家分享一下

先看一道題

三件物品，沿著線分別連到哪個顏色垃圾桶？

正確答案：A-藍，B-黃，C-綠
Gemini 3 Pro Preview 的錯誤答案：A-綠，B-黃，C-藍

人類怎么做這道題？從點出發(fā)，沿著線走到終點
三歲小孩用手指頭比劃一下就能做對

模型怎么做？輸出一大段的推理過程，看起來很牛逼，但最后還是搞錯了
最頂尖的模型，在最基礎的視覺追蹤上，一敗涂地

這個評測在測什么

BabyVision 把視覺能力拆成了4大類，共22個子任務

精細辨別
分辨細微的視覺差異，比如找不同、補全拼圖、數(shù)相同圖案，共 8 個子任務

視覺追蹤
跟隨路徑、線條與運動軌跡，比如走迷宮、連線、地鐵圖找站，共 5 個子任務

空間感知
理解三維結構，比如數(shù)方塊、視角投影、折紙展開圖，共 5 個子任務

視覺模式識別
識別邏輯與幾何規(guī)律，比如旋轉規(guī)律、鏡像規(guī)律、邏輯推理，共 4 個子任務

這套測試有一個核心設計原則：嚴格控制語言依賴

題目要求很簡單，答案必須靠視覺信息本身得出
如果一道視覺題可以完全用文字描述且不丟信息，它本質(zhì)上就會退化成文本題，模型可以靠語言推理能力一路通關

BabyVision 要測的是：當語言幫不上忙的時候，模型還能不能「看懂」

然后結果就是：在BabyVision?Full上，16 位至少本科背景的測試者完成全量 388 題，人類準確率達 94.1%，大多數(shù)模型只在 12～19%之間，具體如下

為什么模型會翻車

研究團隊用了一個詞：unspeakable

這些視覺題無法在不損失信息的情況下被完整語言化
模型試圖把視覺壓縮成 token，細節(jié)在壓縮中消失

4類典型挑戰(zhàn)：

挑戰(zhàn) 1：「非語言細節(jié)」（Observing Non-Verbal Details）

拼圖/補全題里，選項差別可能只是一個微小邊界、一個局部凸起、一個像素級錯位

人類憑幾何直覺，就能秒選

模型一旦把形狀用語言概括成「像鉤子、兩個腿、差不多七八個六邊形」，細節(jié)就被抹平，選項在 token 空間里變得幾乎一樣

挑戰(zhàn) 2：追線追丟了（Manifold Understanding）

對于連線/繞線/軌跡之類的題，人類會始終鎖定一條線，穿過交叉，一路追到終點

模型往往把線翻譯成左/右/上/下的離散步驟，一遇到交叉點就出現(xiàn)分叉爆炸，容易換軌追錯線

挑戰(zhàn) 3：缺少真正的空間想象（Spatial Imagination）

三維方塊計數(shù)、視角投影、遮擋下的結構判斷
人類通常是把結構在腦中立起來，換個角度看，再數(shù)

模型容易犯兩類錯誤：漏掉隱藏塊、投影關系搞錯
所以嘛，大模型目前還是缺少穩(wěn)定的 3D 內(nèi)部表征與變換能力

挑戰(zhàn) 4：圖形規(guī)律歸納難（Visual Pattern Induction）

這類題，要求從少量視覺示例里抽象出規(guī)則，再遷移到新圖

人類做的是關系映射，真正決定正確性的是「發(fā)生了什么變化」，具體的形狀、顏色、絕對位置都可以變，只有它們的「身份」不變

模型常常盯著表面屬性（顏色、形狀），把「結構規(guī)則」誤讀成「外觀統(tǒng)計」，導致遷移時幻覺規(guī)則

BabyVision-Gen

既然文本推理不夠用，一個自然的想法：能不能讓模型像孩子一樣，用畫、圈、連線、描軌跡來作答？

BabyVision-Gen 就是這個方向的嘗試

從原基準中重新標注出 280 道適合「生成式作答」的題，要求模型輸出圖像或視頻來表達解題過程

研究團隊測了 Sora 2、Veo 3、Qwen-Image 等生成模型，比如用紅線沿著從左上角圖形延伸出的那條線，完整地描出其全程路徑，下面這個是 Sora 的實現(xiàn)

這個，則是 NanoBanana 的

初步結論：生成式推理在視覺追蹤、精細辨別等 VLM 易翻車的任務上，出現(xiàn)了「更像人類」的行為

模型會真的去畫軌跡、做標注，但整體仍然缺乏穩(wěn)定，無法做到完全正確

把視覺推理「落地到視覺操作」上，可能是補齊短板的一條路

xbench 是什么

這個我得仔細說說，和 xbench 的朋友們可太熟了，一堆有趣的逗比，新模型出來后，我總是先去找他們?nèi)枺@東西靠譜么

xbench 是紅杉中國 2025 年 5 月發(fā)布的 AI 評測基準
這是全球首個由投資機構主導，核心設計是雙軌評估體系：

AGI Tracking
驗證模型在特定能力維度的智能邊界，題目追求「足夠難、巧妙、有區(qū)分度」

Profession-Aligned
把 AI 系統(tǒng)當作數(shù)字員工，放在具體業(yè)務流程中考察效用價值

已經(jīng)發(fā)布的評測集包括 ScienceQA（研究生水平學科知識）、DeepSearch（中文互聯(lián)網(wǎng)深度搜索）、招聘和營銷兩個垂類場景

BabyVision 是 AGI Tracking 系列的新成員，專門測多模態(tài)的純視覺能力

Demis Hassabis 說過一句話：大模型可以在國際數(shù)學奧林匹克拿金牌，卻會在小學幾何題上出錯；它能生成驚艷圖像，卻不理解杯子為什么不會飄在空中

BabyVision 就是把這個 gap 量化出來

xbench 的設計思路是 Evergreen Evaluation
持續(xù)維護、動態(tài)更新，每月匯報最新模型表現(xiàn)，每季度更新評估集

作為 AGI 賽道的投資者，紅杉是有驅(qū)動力去要判斷 AI 技術何時能達到市場可落地的閾值

傳統(tǒng)評測集容易被刷爆，題目泄露導致過擬合，跟真實業(yè)務價值脫節(jié)，對于要投錢的事情，紅杉更會以足夠客觀的方式去評估

開源地址

website：
https://xbench.org/

blog：
https://unipat.ai/blog/BabyVision

github：
https://github.com/UniPat-AI/BabyVision

huggingface：
https://huggingface.co/collections/UnipatAI/babyvision