中文多模态AI实现突破!国产模型反超海外 豆包第一!
最新中文多模态评测显示,国产模型首次整体反超海外主流模型。字节跳动豆包模型以90.66分居首,领先谷歌等国际产品。测评涵盖25项任务,国产模型在基础感知与数据解析方面平均分突破90,表现稳定,但在复杂推理及专业垂直领域仍有提升空间。此次超越体现了国产模型在中文理解、跨模态协
2026年4月的SuperCLUE-VLM中文多模态模型评测榜单刚刚出炉,结果颇具看点。国产模型阵营迎来了一次集体跃升,表现令人瞩目。其中,字节跳动的Doubao-Seed-2.0-Pro-260215模型以90.66分的成绩拔得头筹,领先于谷歌的Gemini-3.1-Pro-Preview(89.35分)。
本次测评汇集了全球17款主流视觉语言模型。一个清晰的趋势是,国产模型的表现尤为亮眼。阿里通义千问Qwen3.5系列、商汤SenseNova、智谱GLM等国内主力选手悉数跻身榜单前列。相比之下,OpenAI的GPT-5.4、X.AI的Grok等国际知名模型则位居中游,整体上被国产阵营实现了反超。
那么,评测究竟考了些什么?整个体系围绕三大核心能力构建:基础认知、视觉逻辑推理以及视觉实际应用。具体下来,覆盖了从通用图像识别、图表理解分析,到医学影像判读等共计25个细分任务。从得分情况看,国产模型在基础感知与数据解析这类任务上优势明显,平均得分突破了90分大关,展现出高度的系统性和稳定性。不过,在需要复杂视觉推理的环节,以及工业检测、临床辅助诊断等垂直专业领域,仍有优化空间,部分专业场景的得分还有待加强。


综合来看,这份榜单或许标志着一个新阶段的开始。国产模型在中文语境的理解深度、跨模态信息的协同能力,以及对本土化任务的适配性上,已经展现出全面的领先态势。这不仅是分数的超越,更是技术路径和应用生态成熟度的体现。

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