近日，SuperCLUE-VLM多模态视觉语言基准测评12月总榜公布。
谷歌的Gemini-3-pro以83.64分遥遥领先，字节跳动的『豆包』大模型以73.15分跻身前三，展现出国内大模型的竞争力。
此次测评从基础认知、视觉推理、视觉应用三个维度对多模态大模型进行评估。
榜首Gemini-3-pro在三项细分指标中均表现突出，基础认知得分89.01、视觉推理82.82、视觉应用79.09，全面领先其他模型。
国内阵营中，商汤科技SenseNova V6.5 Pro以75.35分位居第二，字节跳动的『豆包』视觉版紧随其后，其基础认知得分82.70，甚至超过部分国际竞品，仅在视觉推理环节稍显短板。
百度ERNIE-5.0-Preview、阿里巴巴Qwen3-vl等国内模型也进入前五，其中Qwen3-vl是榜单中首个开源且总分超70的模型。
国际头部模型中，Anthropic的Claude-opus-4-5得分71.44，OpenAI的GPT-5.2(high)仅获69.16分，排名相对靠后。
近日，SuperCLUE-VLM多模态视觉语言基准测评12月总榜公布。
谷歌的Gemini-3-pro以83.64分遥遥领先，字节跳动的『豆包』大模型以73.15分跻身前三，展现出国内大模型的竞争力。
此次测评从基础认知、视觉推理、视觉应用三个维度对多模态大模型进行评估。
榜首Gemini-3-pro在三项细分指标中均表现突出，基础认知得分89.01、视觉推理82.82、视觉应用79.09，全面领先其他模型。
国内阵营中，商汤科技SenseNova V6.5 Pro以75.35分位居第二，字节跳动的『豆包』视觉版紧随其后，其基础认知得分82.70，甚至超过部分国际竞品，仅在视觉推理环节稍显短板。
百度ERNIE-5.0-Preview、阿里巴巴Qwen3-vl等国内模型也进入前五，其中Qwen3-vl是榜单中首个开源且总分超70的模型。
国际头部模型中，Anthropic的Claude-opus-4-5得分71.44，OpenAI的GPT-5.2(high)仅获69.16分，排名相对靠后。
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谷歌的Gemini-3-pro以83.64分遥遥领先，字节跳动的『豆包』大模型以73.15分跻身前三，展现出国内大模型的竞争力。
此次测评从基础认知、视觉推理、视觉应用三个维度对多模态大模型进行评估。
榜首Gemini-3-pro在三项细分指标中均表现突出，基础认知得分89.01、视觉推理82.82、视觉应用79.09，全面领先其他模型。
国内阵营中，商汤科技SenseNova V6.5 Pro以75.35分位居第二，k7.yyzb.HK| head.yyzb.HK| 7a.yyzb.HK| 3m.yyzb.HK|
字节跳动的『豆包』视觉版紧随其后，其基础认知得分82.70，甚至超过部分国际竞品，仅在视觉推理环节稍显短板。
百度ERNIE-5.0-Preview、阿里巴巴Qwen3-vl等国内模型也进入前五，其中Qwen3-vl是榜单中首个开源且总分超70的模型。
国际头部模型中，Anthropic的Claude-opus-4-5得分71.44，OpenAI的GPT-5.2(high)仅获69.16分，排名相对靠后。
近日，SuperCLUE-VLM多模态视觉语言基准测评12月总榜公布。
谷歌的Gemini-3-pro以83.64分遥遥领先，字节跳动的『豆包』大模型以73.15分跻身前三，展现出国内大模型的竞争力。
此次测评从基础认知、视觉推理、视觉应用三个维度对多模态大模型进行评估。
榜首Gemini-3-pro在三项细分指标中均表现突出，基础认知得分89.01、视觉推理82.82、视觉应用79.09，全面领先其他模型。
国内阵营中，商汤科技SenseNova V6.5 Pro以75.35分位居第二，字节跳动的『豆包』视觉版紧随其后，其基础认知得分82.70，甚至超过部分国际竞品，仅在视觉推理环节稍显短板。
百度ERNIE-5.0-Preview、阿里巴巴Qwen3-vl等国内模型也进入前五，其中Qwen3-vl是榜单中首个开源且总分超70的模型。
国际头部模型中，Anthropic的Claude-opus-4-5得分71.44，OpenAI的GPT-5.2(high)仅获69.16分，排名相对靠后。
近日，SuperCLUE-VLM多模态视觉语言基准测评12月总榜公布。
谷歌的Gemini-3-pro以83.64分遥遥领先，字节跳动的『豆包』大模型以73.15分跻身前三，展现出国内大模型的竞争力。
此次测评从基础认知、视觉推理、视觉应用三个维度对多模态大模型进行评估。
榜首Gemini-3-pro在三项细分指标中均表现突出，基础认知得分89.01、视觉推理82.82、视觉应用79.09，全面领先其他模型。
国内阵营中，商汤科技SenseNova V6.5 Pro以75.35分位居第二，字节跳动的『豆包』视觉版紧随其后，其基础认知得分82.70，甚至超过部分国际竞品，仅在视觉推理环节稍显短板。
百度ERNIE-5.0-Preview、阿里巴巴Qwen3-vl等国内模型也进入前五，其中Qwen3-vl是榜单中首个开源且总分超70的模型。
国际头部模型中，Anthropic的Claude-opus-4-5得分71.44，OpenAI的GPT-5.2(high)仅获69.16分，排名相对靠后。
近日，SuperCLUE-VLM多模态视觉语言基准测评12月总榜公布。
谷歌的Gemini-3-pro以83.64分遥遥领先，字节跳动的『豆包』大模型以73.15分跻身前三，展现出国内大模型的竞争力。
此次测评从基础认知、视觉推理、视觉应用三个维度对多模态大模型进行评估。
榜首Gemini-3-pro在三项细分指标中均表现突出，基础认知得分89.01、视觉推理82.82、视觉应用79.09，全面领先其他模型。
国内阵营中，商汤科技SenseNova V6.5 Pro以75.35分位居第二，字节跳动的『豆包』视觉版紧随其后，其基础认知得分82.70，甚至超过部分国际竞品，仅在视觉推理环节稍显短板。
百度ERNIE-5.0-Preview、阿里巴巴Qwen3-vl等国内模型也进入前五，其中Qwen3-vl是榜单中首个开源且总分超70的模型。
国际头部模型中，Anthropic的Claude-opus-4-5得分71.44，OpenAI的GPT-5.2(high)仅获69.16分，排名相对靠后。
