Kimi open-source PerceptionBench, un benchmark visuel, GPT-5.6-Sol mène avec une précision de 59,7 %

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Kimi a publié le benchmark visuel PerceptionBench pour l'évaluation des actualités sur chaîne et des actualités crypto. Le benchmark teste 10 compétences visuelles à l'aide de 3 000 questions vérifiées. Parmi les 16 meilleurs modèles, GPT-5.6-Sol a obtenu le meilleur score à 59,7 %. Aucun modèle n'a atteint une précision de 60 %. Les hallucinations visuelles restent le domaine le plus faible.

Odaily Planet Daily : Kimi annonce l'ouverture du benchmark PerceptionBench pour l'évaluation des modèles multimodaux en perception visuelle, visant à décomposer la capacité de perception visuelle en 10 compétences atomiques évaluées indépendamment, couvrant les dimensions des relations visuelles, du comptage, des attributs, de la profondeur et du 3D, du positionnement, de la comparaison, de la reconnaissance fine-grained, de l'intégration contextuelle, de l'OCR et de la détection d'hallucinations. Ce benchmark est construit à partir de cas d'échec de modèles issus de 42 jeux d'évaluation existants et comprend 3 000 questions validées manuellement, chaque question évaluant une seule capacité visuelle, sans nécessiter de raisonnement ni de connaissances externes.

Les résultats de l'évaluation montrent qu'aucun des 16 modèles multimodaux de pointe n'a atteint un taux de précision global supérieur à 60 %. GPT-5.6-Sol arrive en tête avec un taux de précision de 59,7 %, suivi par 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 capacité la plus faible de tous les modèles, et qu'il existe encore une marge significative d'amélioration pour les capacités perceptuelles globales.

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