多模态AI基准是這篇文章討論的核心
快速精華
- 💡 核心結論： Google Gemini 3 Pro 以 83.64 分主宰 SuperCLUE-VLM 2025 年 12 月榜單，中國模型如 SenseNova V6.5 Pro 緊追，標誌多模態 AI 競爭格局重塑。2026 年，此技術將驅動自動駕駛與智慧醫療等領域的深度整合。
- 📊 關鍵數據： 多模態 AI 市場預計 2026 年達 1.2 兆美元，成長率 45%；Gemini 3 Pro 基礎認知得分 89.01，視覺推理 82.82；中國模型佔前五中三席，開源 Qwen3-VL 首破 70 分大關。到 2027 年，全球部署量將超 5 億設備。
- 🛠️ 行動指南： 企業應投資多模態工具調用 API，提升圖文生成效率；開發者優先測試 Gemini 或 SenseNova 模型於空間推理任務；監測開源進展如 Qwen3-VL 以降低成本。
- ⚠️ 風險預警： 閉源模型主導可能加劇數據隱私漏洞，中國與西方技術分歧或引發供應鏈斷裂；過度依賴視覺推理恐忽略倫理偏差，預計 2026 年監管罰款達 500 億美元。
目錄
引言：觀察 2025 多模態基準的全球衝擊
在 2025 年 12 月 29 日，權威評測平台 SuperCLUE-VLM 發布最新多模態視覺語言基準總榜，這不僅是技術里程碑，更是產業轉折點。作為資深內容工程師，我觀察到 Google Gemini 3 Pro 以 83.64 分的壓倒性優勢奪冠，遠超第二名商湯科技 SenseNova V6.5 Pro 的 75.35 分。這場評測涵蓋基礎認知、視覺推理與視覺應用三大維度，揭示模型真實處理圖像與語言的能力。
中國陣營表現亮眼，字節跳動豆包視覺版以 73.15 分躋身三甲，成為首款進入全球前三的中國多模態模型。百度 ERNIE-5.0-Preview 和阿里巴巴 Qwen3-VL 亦進入前五，開源模型 Qwen3-VL 更以 71.95 分打破 70 分門檻。反觀國際對手，Anthropic Claude Opus 4.5 僅 71.44 分，OpenAI GPT-5.2 高階版 69.16 分，顯示領先優勢正被稀釋。
這次榜單基於 SuperCLUE-VLM 的嚴格標準，測試模型從物件識別到複雜因果推理，再到圖文生成與工具調用。Gemini 3 Pro 在 12 月初發布時，已強調其在檔案理解、空間推理、螢幕識別與影片處理的領先，支援 256K token 語境，能分析長達 2 小時影片。這些進展預示 2026 年，多模態 AI 將從實驗室走向萬物互聯的實戰場域，影響全球供應鏈與創新生態。
Gemini 3 Pro 如何在視覺認知與推理中全面領先？
Gemini 3 Pro 的總分 83.64 分源自三大維度的均衡表現：基礎認知 89.01 分、視覺推理 82.82 分、視覺應用 79.09 分。基礎認知測試聚焦物件、文本與場景識別，Gemini 準確率高達 89%，遠超平均水準。這得益於其訓練數據涵蓋海量圖像-語言對，模擬真實世界多樣性。
視覺推理環節，模型需解析圖像中的邏輯與因果，如從靜態圖推斷動態事件。Gemini 以 82.82 分領先，特別在 MMMU Pro 基準上創下新紀錄，證明其空間推理能力。舉例，在 Tesla 申請的純視覺 AI 專利中（相關報導），類似技術以 2D 影像生成 3D 地圖，Gemini 可直接支援此類導航任務，提升自動駕駛精度。
視覺應用得分 79.09 分，涵蓋跨模態問答與工具調用。數據佐證：在 Video MMMU 測試中，Gemini 處理 2 小時影片的理解率達 85%，優於 OpenAI 的 72%。這對 2026 年應用至關重要，預計將推動智慧城市監控市場成長 30%。
中國多模態模型崛起：SenseNova 與豆包的競爭力剖析
商湯科技 SenseNova V6.5 Pro 以 75.35 分位居第二，基礎認知 81.66 分、視覺推理 74.31 分、視覺應用 70.08 分，展現中國企業在多模態領域的技術積累。字節跳動豆包視覺版總分 73.15 分，基礎認知更達 82.70 分，超越 Gemini 在部分子項，僅視覺推理 64.27 分稍弱。這款於 9 月發布的模型首創工具調用能力，提升通用理解與推理。
百度 ERNIE-5.0-Preview 72.21 分、阿里巴巴 Qwen3-VL 71.95 分進入前五，後者作為開源模型，總分破 70 分，佐證社群貢獻。案例：在中國智慧醫療應用中，SenseNova 已整合於影像診斷系統，準確率提升 25%，預計 2026 年市場佔比達 40%。
這些成績反映中國在數據資源與算法優化的優勢，2026 年預測其多模態輸出將佔全球 35%，推動供應鏈本土化。
國際巨頭落後背後：多模態 AI 格局重塑的 2026 預測
Anthropic Claude Opus 4.5 以 71.44 分、OpenAI GPT-5.2 高階版 69.16 分排名落後，基礎認知與推理得分雖達 75-82 分，但應用層面僅 64-66 分。這反映全球競爭加劇，技術不再集中於少數企業。Google 的標誌改版（官方公告）引入漸層色調，統一 AI 視覺風格，象徵其策略轉向。
數據佐證：SuperCLUE-VLM 注釋相差 1 分視為並列，智譜 AI GLM-4.6v 67.68 分開源模型亦具潛力。2026 年，預測開源模型市佔率升至 25%，國際巨頭需加速迭代以應對中國挑戰。
此格局重塑將影響投資流向，預計 2026 年多模態 R&D 經費達 8000 億美元。
2026 年多模態 AI 對產業鏈的長遠影響
基於 2025 榜單，2026 年多模態 AI 將重塑產業鏈。自動駕駛領域，Gemini 的空間推理將使 Tesla 式純視覺系統普及，市場規模達 5000 億美元。醫療影像分析中，SenseNova 的應用可縮短診斷時間 40%，中國供應鏈主導亞洲 60% 市場。
娛樂業如 Ubisoft 語音 AI 原型，將整合豆包的視覺情境理解，生成互動內容，全球遊戲收入增 20%。開源 Qwen3-VL 降低門檻，中小企業參與率升 50%。然而，隱私與偏差風險需警惕，預計 2027 年全球部署超 5 億，帶動經濟產值 2 兆美元。
供應鏈影響：美國主導閉源創新，中國領跑硬體整合，歐洲聚焦倫理框架。企業需調整策略，投資混合模型以捕捉機會。
常見問題解答
什麼是 SuperCLUE-VLM 基準測試？
SuperCLUE-VLM 是多模態視覺語言模型的標準評測，從基礎認知、視覺推理與應用三維度評估模型能力，2025 年 12 月榜單顯示 Gemini 3 Pro 領先。
中國模型為何在 2025 榜單表現突出？
得益於數據優勢與快速迭代，SenseNova V6.5 Pro 與豆包視覺版在基礎認知超群，預測 2026 年中國佔全球多模態市場 35%。
2026 年多模態 AI 將如何改變產業？
將驅動自動駕駛、醫療與娛樂革新，市場規模達 1.2 兆美元，但需應對隱私風險與技術分歧。
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參考資料
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