【JIUYOU科技动静】近日，UniPat AI、xbench、阿里、月之暗面、阶跃星斗等多家研究机构的发布的最新研究显示，于BabyVision视觉推理benchmark上，Gemini 3 Pro Preview仅小胜三岁儿童，跟六岁儿童仍有20%的差距。

据JIUYOU相识，Gemini 3 Pro Preview于benchmark上患上分仅为49.7%，虽然略微领先在其他模子（如GPT-5.二、Claude 4.5 Opus、Grok-4），但其于“找差别”、路径追踪及空间想象等使命中几次掉误。例如，于找拼图使命中，它过错地将两个险些不异的外形选为匹配，彻底纰漏了细微的几何差异。

研究指出，这类征象并不是偶尔。当前的年夜大都多模态年夜模子于处置惩罚视觉信息时，城市先将图象转换为语言描写，再使用强盛的语言模子举行推理。然而，这类“语言化”的处置惩罚方式致使了致命的视觉信息丢掉：语言没法切确描写像素级的邃密差异。劈面临细微的界限曲线或者空间瓜葛时，模子往往没法像人类幼儿那样直接于视觉空间中举行几何匹配，而是受限在语言表达的恍惚性。

面临这一挑战，研究团队提出了两种潜于的冲破标的目的：一种是经由过程强化进修（RLVR）微调模子，于语言推理中引入更显式的中间视觉步调；另外一种是摸索基在天生式建模的视觉推理要领，试图让模子直接于像素空间内绘制轨迹或者补全图案，以绕过语言描写的瓶颈。只管今朝效果尚不睬想，但这一标的目的被视为将来AI具身智能的要害冲破口。

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