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　　结果表明即使是Gemini-2.5-Pro和o4-mini等SOTA模型准确率都不足55%✿✿ღ，暴露出多模态推理的巨大挑战美国ceranetwork超清免费✿✿ღ。

　　团队表示美国ceranetwork超清免费✿✿ღ，目前该基准正在ICML 2025 AI for MATH Workshop中开放评估美国ceranetwork超清免费✿✿ღ，欢迎学界与工业界的团队来挑战✿✿ღ。

　　近年来必发bifa✿✿ღ，数学在大语言模型（LLMs）的推理能力评估中大放异彩必发bifa✿✿ღ，而物理学由于其具有与真实场景的强相关性和更复杂的图像信息美国ceranetwork超清免费必发bifa✿✿ღ，正在多模态测评中得到越来越多的重视✿✿ღ。

　　物理学不仅知识体系庞大✿✿ღ、逻辑链条复杂✿✿ღ，而且天然地将抽象世界规律与千变万化的视觉图像紧密结合必发bifa✿✿ღ。无论是电路图✿✿ღ、受力分析图✿✿ღ，还是费曼图等✿✿ღ，都挑战了多模态大模型根据图表理解世界本质规律的能力美国ceranetwork超清免费✿✿ღ。

　　SeePhys的诞生填补了这一空白✿✿ღ，它旨在回答当前的顶尖AI模型是否真的“看懂”了物理图像✿✿ღ，并能像人类科学家一样结合图像进行思考✿✿ღ。

　　最佳模型Gemini-2.5-Pro准确率仅54.9%✿✿ღ，即使是初中物理题正确率也不及70%美国ceranetwork超清免费✿✿ღ。

　　纯语言模型表现意外接近多模态模型✿✿ღ，如DeepSeek-R1（42.2%） vs o3-mini（40.3%）✿✿ღ，且模型在视觉依赖性较低的问题中准确率远高于视觉信息富集的问题必发bifa✿✿ღ，暴露了当前顶尖MLLM仍存在巨大的视觉-文本对齐问题必发bifa✿✿ღ。

　　然后✿✿ღ，归纳得出了9种错误的推理模式✿✿ღ，包括视觉误读✿✿ღ、文本误读✿✿ღ、建模错误✿✿ღ、错误假设✿✿ღ、数值计算错误✿✿ღ、过度简化美国ceranetwork超清免费✿✿ღ、总结错误✿✿ღ、过度思考和重复输出✿✿ღ。

　　所有三个模型都表现出明显的建模缺陷（例如定理和公式误用）✿✿ღ，同时表现出相对较少的文本误读和数值计算错误✿✿ღ。

　　而过度思考和过度简化的错误频率在模型之间存在显著差异✿✿ღ，且较小的Qwen2.5-VL-3B出现了高重复输出率（21%）✿✿ღ。必发官网登录✿✿ღ，bifa必发唯一官网登录bifa officalbifa必发必发集团官网登录✿✿ღ！必发✿✿ღ。