Benchmark-Ergebnisse für visuelles Denken von 15 multimodalen KI-Modellen

Benchmark-Übersicht

AIMultiple führte einen visuellen Verständnis-Benchmark mit 15 führenden multimodalen KI-Modellen durch, bei dem 200 visuell basierte Fragen verwendet wurden. Der Benchmark war in zwei separate Kategorien unterteilt: 100 Fragen zum Diagrammverständnis, die sich auf die Interpretation von Datenvisualisierungen konzentrierten, und 100 Fragen zur visuellen Logik, die Mustererkennung und räumliches Denken abdeckten.

Methodik

Jede Frage wurde fünfmal ausgeführt, um statistische Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Der Benchmark testete speziell die Fähigkeit der Modelle, Datenvisualisierungen zu interpretieren und visuelle Logikprobleme zu lösen, die Mustererkennung und räumliches Denken erfordern.

Ergebnisse

Die Gesamtrangliste zeigt, dass Gemini-3.1-pro-preview und Gemini-3-pro-preview die Führung übernehmen, gefolgt von GPT-5.2, Kimi-K2.5 und GPT-5.2-pro. Die Ergebnisse zeigen ein konsistentes Muster bei den meisten Systemen: Modelle schneiden bei datengetriebenen Diagramminterpretationsaufgaben besser ab als bei visuellen Logikproblemen, wo die Leistung deutlich abfällt.

Für Entwickler, die mit multimodalen KI-Systemen arbeiten, liefert dieser Benchmark konkrete Daten zu den relativen Stärken in verschiedenen Arten von visuellen Verständnisaufgaben. Die Leistungslücke zwischen Diagramminterpretation und visueller Logik deutet darauf hin, dass aktuelle Modelle stärkere Fähigkeiten bei der Verarbeitung strukturierter visueller Daten haben als beim abstrakten räumlichen Denken.