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32 个标注者，29,429 条标注数据，图像平均分辨率 2000 1500，当前最难最大的纯手工标注图像感知 benchmark 来了！现有模型没有一个在总分上取得 60% 以上的准确率。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2408.13257 项目主页： https://mme-realworld.github.io/ 代码链接： https://github.com/yfzhang114/MME-RealWorld 主要发现 在真实世界任务上，Qwen2-vl 和 InternVL2 在中文感知和推理任务上表现明显好于闭源模型比如 Claude 3.5，国内用户可以首选这两个。 英文版二者的感知能力 Qwen2-vl > InternVL2 > 其他，但是推理还是闭源模型 Claude 3.5 更胜一筹。 闭源模型比如 Gpt-4o 对于高分图像的能力被高估了，这方面 GPT-4o 基本上都排不到前三，Gemini-Pro 则更差。 所有 MLLMs 在自动驾驶，遥感数据，视频监控等复杂场景下的表现都非常差，在有些 domain上Qwen2-vl 的 Acc 也只有三十多（五分类），下游任务
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