新基準 VA-Bench 測 12 個多模態模型，完整任務成功率約一半
VA-Bench 用 14 類機器人操作任務、280 個物理驗證場景測試 12 個主流多模態模型，發現目標識別與定位可達 100%、操作語義理解接近 100%，但完整任務成功率最高的 Qwen3.8-max、Opus-5、GPT-5.6-sol 分別只有 53.93%、52.86%、51.55%。測試中模型先觀看成功示範影片，但拿不到物體座標與專家軌跡，需自行決定是否消耗步數切換視角，並直接給出移動距離、旋轉角度與夾爪開合時機。
首次把空間智慧放進觀察—推理—行動—修正的閉環評測，用 280 個物理驗證場景量化 12 個主流多模態模型從看懂到做對之間的成功率落差，對做具身智慧與機器人操作的研究者最有參考價值。
原標題：看懂不等于做对：VA-Bench测出大模型空间智能的执行断层
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| 評分 | 70 / 75（平均 72，門檻 65） |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
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