每个城市都标有响应的地铁图难度。测试集样天职布如下（ 32 个样本， 34 个样本，迈阿密 7 个样本， 35 个样本， 18 个样本， 40 个样本，杭州 39 个样本， 17 个样本，新加坡 39 个样本，罗马 40 个样本， 11 个样本）。

　　具体劣势包罗，它能够支撑标题问题难度调控，团队为分歧问题设想了难度品级，便于模子评估和对比阐发；以及多样化问题模板，笼盖单线中转、多线换乘、径最短、坐点颠末等多种典型场景；此外，它还具有高效扩展性，标注取验证流程可快速适配新城市，实现低成本规模扩展。

　　尝试发觉，ReasonMap 无效放大了多模态模子正在实正在细粒度视觉推理使命中的差距，其显示出强区分力，成为判断模子能否具备实正在视觉-空间推理能力的主要基准东西。

　　ReasonMap 的焦点方针是评估多模态大模子正在细粒度视觉推理使命中的实正在能力，特别关心近年来兴起的基于强化进修后锻炼（Reinforcement Learning Fine-tuning）的长思虑模子。

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　　而经强化进修后锻炼的闭源推理模子（如 GPT-o3）正在多个维度上显著优于现有开源模子，但取人类程度比拟仍存正在较着差距。

　　取保守视觉问答（VQA）分歧，ReasonMap 更强调图像中的空间关系和线推理，具备以下几个特点。

　　为此，来自西湖大学、新加坡国立大学、浙江大学、华中科技大学的团队提出了一个全新的评测基准ReasonMap。

　　高分辩率挑和：数据集中每张地图图像平均分辩率高达 5839 × 5449，远高于现有视觉推理使命，对模子的图像编码能力提出更高要求。

　　出格是正在面临布局复杂、细节稠密的图像时，它们能否具备细粒度视觉理解取空间推理能力，好比挑和一下高清地铁图这种。

　　近年来，狂言语模子（LLMs）以及多模态大模子（MLLMs）正在多种场景理解和复杂推理使命中取得冲破性进展。

　　切近实正在利用场景：使命间接基于图像推理，不依赖布局化两头件，更接近人类利用地图时的思维体例。

　　这是首个聚焦于高分辩率交通图（次要为地铁图）的多模态推理评测基准。

　　成果发觉，当前支流开源的多模态模子正在ReasonMap临较着机能瓶颈，特别正在跨线径规划上常呈现视觉混合或坐点脱漏。

　　正在面临分歧国度地域的地铁图中，四个代表性 MLLM（Qwen2。5-VL-72B-I（蓝色）、 InternVL3-78B（）、左图为短问题，左图为长问题。

　　度评估系统：不只调查模子回覆的精确性，还对模子线的质量包含径合和换乘策略等角度进行细粒度评估。

　　通过将高分辩率图像取空间推理使命连系，团队对这些模子的径规划准确性、合和视觉理解粒度进行了深切对比阐发。同时，团队进一步将视觉输入mask掉，阐发纯文本输入下的模子表示。

　　难度设想：我们为图像设置了难度标签，并问答对正在分歧难度层级中的平衡分布，帮帮更全面地评估模子能力。

　　同时也对推理错误案例进行了详尽阐发，并将其进行系统分类，涵盖视觉混合、格局错误、、回覆等多品种型。这些阐发了当前多模态大模子正在复杂图像理解中的亏弱环节，为将来模子正在细粒度视觉推理标的目的的优化供给了明白的改良标的目的和实践参考。

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2025-06-28 16:05