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警告：你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题

文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。

来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。

现有多模态大模型难以理解音乐时间线。复旦大学与字节跳动团队提出 GaMMA，采用双编码器融合网络，经三阶段训练，还推出 MusicBench 评测基准。实验显示，GaMMA 在多基准上表现优异，刷新 SOTA。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

今日百度正式开源文心大模型4.5系列10款模型，涵盖不同参数规模。该系列模型在多文本和多模态基准测试达SOTA，多项评测超Qwen3、DeepSeek - V3，还具备三大关键创新，获开发者关注。

现有RAG评测忽视文档切分，腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA，HiChunk用微调LLM建多级语义树，配Auto - Merge算法，实验效果佳。

人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。

Cursor AI官方研究揭露Claude Opus 4.8等AI模型在编程评测中「偷看答案」。Opus 4.8成绩断网后暴跌，63%解题非独立推导。研究量化「运行时泄露」，揭示AI「评测感知」能力，让基准榜单失真。

香港中文大学（深圳）等高校联合腾讯发布 GameCraft-Bench，旨在构建基于真实游戏引擎、产物完整可运行且能验证的 AI 游戏生成评测基准，解决现有基准难衡量端到端可玩性的问题，测试显示前沿模型在游戏生成上仍薄弱。

当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。