大模型拿金牌卻輸給三歲寶寶！一套「純視覺考卷」把頂尖VLM打回幼兒園

新智元報道

編輯：定慧

【新智元導讀】大模型能寫代碼、解奧數，卻連幼兒園小班都考不過？簡單的連線找垃圾桶、數積木，人類一眼即知，AI卻因為無法用語言「描述」視覺信息而集體翻車。大模型到底「懂不懂」，這個評測基準給出答案。

過去一年，大模型在語言與文本推理上突飛猛進：論文能寫、難題能解、甚至在頂級學術/競賽類題目上屢屢刷新上限。

但一個更關鍵的問題是：當問題不再能「用語言說清楚」時，模型還能不能「看懂」？

為了測評模型能不能「看懂」，以及能「看懂」多少，UniPat AI攜手紅杉中國xbench團隊，并聯合多家大模型公司與高校的研究員，發布新的多模態理解評測集BabyVision。

UniPat AI致力于構建真實場景下AI訓練、評測與應用的新范式，推動其實現可泛化、可信賴的真實世界部署，并創造切實的經濟與社會價值。

如果一個視覺問題可以完全用文字描述且不丟信息，它本質上就會退化成文本題。

模型可以靠強大的語言推理能力一路通關，看起來很會「看」，其實是在走語言捷徑。

而真正的視覺能力，需要在沒有語言扶梯的情況下完成：比較、追蹤、空間想象、模式歸納。

Google DeepMind創始人Demis Hassabis曾提到類似觀點：

「大模型可以在國際數學奧林匹克拿金牌，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?！?/p>

展望2026年，我們判斷世界模型與視覺多模態將迎來新一輪突破性進展。

值此開年之際，UniPat AI聯合xbench率先拋出關鍵問題和全新「考卷」，以此迎接并參與新一輪技術突破的到來。

讓頂尖模型和孩子做同一張試卷

BabyVision先做了一項非常直接的對比實驗：把20道視覺中心任務（vision-centric）作為BabyVision-Mini交給不同年齡段孩子（3/6/10/12歲）和當下頂尖多模態模型來做。

這份「小試卷」要求嚴格控制語言依賴：題目要求很簡單，答案必須靠視覺信息本身得出。

而最終評測結果顯示：在「看懂世界」這方面，大模型還沒上幼兒園：

• 大多數模型的分數，聚集在明顯低于平均3歲兒童的區間；

• Gemini-3-Pro-Preview是唯一穩定超過3歲基線的模型，但距離6歲兒童仍差約20個百分點。

下面是其中一道題，直觀且反直覺，連線垃圾分類，小孩可以輕松做對，但頂尖模型追蹤一條線都能追丟。

三件物品沿著線分別連到哪個顏色垃圾桶？A, B, C分別表示上方從左到右的三個物體。

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• 正確答案：A-藍，B-黃，C-綠

• 模型答案（Gemini3-Pro-Preview）：A-綠，B-黃，C-藍

人類的解法幾乎是本能，從點出發沿線走到終點（右側照片是三歲幼兒真實做題痕跡）。

但模型會寫出一大段「逐段追蹤」的推理，最后仍把兩條路徑接反：看起來「很會分析」，其實在最基礎的視覺追蹤上掉線。

BabyVision-Full把視覺能力拆成4大類

研究團隊將視覺能力提煉為四大核心類別，每類下細分若干子任務：

• 精細辨別（Fine-grained Discrimination）：分辨細微的視覺差異（8 個子任務）

• 視覺追蹤（Visual Tracking）：跟隨路徑、線條與運動軌跡（5 個子任務）

• 空間感知（Spatial Perception）：理解三維結構及其關系（5 個子任務）

• 視覺模式識別（VisualPattern Recognition）：識別邏輯與幾何規律（4 個子任務）

這套設計的核心理念很明確：不是為了「刁難」模型，而是量化那些「人類直覺就會、但構成智能地基」的視覺原子能力。

這同樣是具身智能（embodied AI）走向現實世界的必修課。

為了最大程度確?！讣円曈X」考核的有效性，BabyVision在數據構建上也下足了工夫。

項目團隊首先參考了兒童認知教材和視覺發育測驗，梳理出了上述4大類共22種基礎視覺子任務。

接著，每個子技能挑選出 4-5 個種子示例（種子圖片），作為該類型任務的典型代表。

基于這些種子示例，研究者利用逆向圖像搜索和關鍵詞搜索，從互聯網上爬取了約4000張相似的候選圖片。

在數據收集過程中，團隊嚴格遵守版權規范，只挑選可用于非商業或學術用途的素材，并過濾掉可能包含大量文字說明或需要文化常識才能理解的圖片。

由此獲得的海量圖片進入人工標注環節：多名專業人員逐一檢查圖片，篩除不適合出題的樣本，對保留下來的圖片精心設計問題和標準答案。

為了確保答案的客觀正確，每個問題還附有詳細的「解題過程」說明，以證明答案確實可由視覺推理得出。

最終，所有標注完成的問題都經過「雙盲質檢」——兩位獨立專家交叉審核，每道題只有在雙方都認可其答案無誤、推理嚴謹的情況下才被收錄 ；若出現異議則退回修改，反復仍無法達成一致的題目則果斷棄用。

經過這一系列嚴苛的篩選，BabyVision最終產出了388道高質量視覺題目，涵蓋22種子任務。

最終評測結果

在BabyVision-Full上，研究團隊引入了人類基線，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%。

再看模型：

?閉源最強：Gemini-3-Pro Preview為49.7%

開源側：

? 最強模型（Qwen-3-VL-235B-Thinking）整體為22.2%，多數模型在12–19%區間。

更關鍵的是：差距不是集中在某一個類別。

四大類能力都在下滑，說明這是「系統性缺基礎視覺能力」，而非某個單點缺陷。

一些子任務甚至幾乎「全員翻車」，例如Count 3D Blocks在多模型中普遍偏低，暴露的是模型結構化場景能力不足。

為什么會這樣？

這些題目unspeakable

最反直覺的地方在于：BabyVision里的很多題，對人類來說不難，甚至孩子會用指一指、圈一圈、沿著線走一遍就搞定。

但模型一旦用文字去「復述」視覺，再用語言推理去算，信息就丟了。

研究團隊把這種現象概括為：「這些視覺題是「unspeakable」的，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，細節在壓縮中消失?！?/p>

并進一步總結了4類典型挑戰：

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

比如拼圖/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「對齊邊界」就能秒選，但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」，細節就被抹平，選項在token空間里變得「幾乎一樣」。

挑戰 2：追線追丟了（Manifold Understanding）

連線/繞線/軌跡題，答案編碼在「連通性」里：

人類是鎖定一條線→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分叉爆炸，容易「換軌」追錯線。

挑戰 3：缺少真正的空間想象（Spatial Imagination）

三維方塊計數、視角投影、遮擋下的結構判斷，人類通常不是「用語言一步步描述」，而是把結構在腦中「立起來」，換個角度看，再數。

模型則容易犯兩類錯誤：漏掉隱藏塊、投影關系搞錯。這不是邏輯差，而是缺少穩定的3D內部表征與變換能力。

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

這類題要求從少量視覺示例里抽象出規則，再遷移到新圖。

人類做的是關系映射，真正決定正確性的是「發生了什么變化」而不是「那里有什么」，具體的形狀、顏色、絕對位置都可以變，只有它們在變換中的「身份」不變。

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

BabyVision-Gen給出一個新方向

當文本推理不夠用，一個自然的問題出現了：

能不能讓模型像孩子一樣，用畫、圈、連線、描軌跡來作答？

于是，有了BabyVision-Gen：

? 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/視頻來表達解題過程或答案

?并開發了自動評測工具，與人工評測一致性達96%

研究團隊在BabyVision-Gen上評測了多種生成模型（包括Nano Banana Pro、Qwen-Image、Veo 3、Sora 2）。

現階段得到的結論很克制但重要：

? 生成式推理在視覺追蹤、精細辨別等VLM易翻車任務上出現「更像人類」的行為（會真的去畫軌跡、做標注）；

? 但整體仍然缺乏穩定到達完全正確解的能力。

這至少說明：把視覺推理「落地到視覺操作」上，可能是補齊短板的一條路。

下面看一個具體的例子：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。

Sora 2：

Nano Banana Pro：

為什么BabyVision重要？

正如研究團隊在Blog中所寫：

「很難想象一個視覺能力低于3歲孩子的機器人，能夠可靠地在真實物理世界里幫助人類?！?/strong>

今天，多模態模型「會說會寫」已經很強，但要走向真正的通用智能與具身智能，視覺地基必須補上：看得準（細粒度辨別），追得?。ㄜ壽E/連通性），想得出（3D結構想象），歸納得了（圖形規則遷移）。

因此，BabyVision的價值正在于：

把「看懂世界」拆成可測量、可診斷、可迭代的22個原子能力，告訴我們差距到底在哪里、下一步該補什么，從而引導多模態大模型發展。

開源地址

blog

https://unipat.ai/blog/BabyVision

github

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

huggingface

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

UniPat

UniPat AI致力于構建真實場景下AI訓練、評測與應用的新范式，推動其實現可泛化、可信賴的真實世界部署，并創造切實的經濟與社會價值。

官網鏈接：https://unipat.ai

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