Benchmark · multimodal
CharXiv
CharXiv 是一个基准，用于测试多模态大语言模型对取自 arXiv 论文的真实科学图表的理解能力；它分别报告描述性问题（读取图表基本元素）和推理问题（比较与分析数值）的准确率。
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- 示例
- 给定一张图表图像，描述性任务可能要求读取标题、数出图例条目或说出某个刻度标签，而推理任务可能要求比较两条绘制的曲线并指出在某点上哪条更大——都只需依据图表的视觉内容即可作答。
- 评分方式
- 每个问题给出简短的自由格式答案。GPT-4o 充当自动评审，提取模型的答案并对照经人工验证的标准答案给出二元的正确/错误判定；分数即准确率（正确百分比），分别针对描述性子集和推理子集报告。
- 验证方式
- 全部 2,323 张图表及其问题和标准答案均由人类专家手工整理并核验；只有当 GPT-4o 评审判定回答与参考答案一致时，该回答才被接受为正确，而报告的人类准确率（推理约 80.5%）作为参考上限。
- 为何重要
- 读图对于将多模态大模型应用于科学论文和财报至关重要，但以往基准使用简单的模板化图表，夸大了进展；CharXiv 采用自然、多样的 arXiv 图表，揭示了最强模型与人类之间的巨大差距，使其成为对视觉推理的严苛而真实的考验。
示例解析
任务
[示意性推理题] 一张标题为「Validation Accuracy by Model Size」的分组柱状图。X 轴：模型规模（7B、13B、70B）；Y 轴：准确率（%）。每组有两根柱，Dataset A 和 Dataset B：7B → A=61, B=58；13B → A=68, B=62；70B → A=79, B=71。问题（请给出简短答案）：在哪个模型规模下，Dataset A 与 Dataset B 的准确率差距最大？
解答
各组差距 A − B：7B → 61 − 58 = 3；13B → 68 − 62 = 6；70B → 79 − 71 = 8。最大 = 8 → 答案：70B。
解析
这是一道推理题，因为需要读取全部六根柱的高度并比较其差值，而不仅是提取单个数值；GPT-4o 评审将简短答案对照标准答案「70B」并给出二元评分，计入推理准确率指标。
| 日期 | 模型 | 得分 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 2026-08-03 | Inkling-Small | 77.4% | Thinking Machines Lab 发布 Inkling-Small，一款拥有 276B 开放权重的多模态 MoE 模型 |
| 2026-07-17 | Inkling | 82.0% | Thinking Machines Lab发布Inkling：一个975B参数的开放权重多模态MoE模型 |
| 2025-12-11 | GPT-5.2 Thinking | 88.7% | OpenAI发布GPT-5.2，在编码和推理基准测试中超越Gemini 3 |
| 2025-04-17 | o4-mini | 72.0% | OpenAI发布o4-mini：一款更快、更便宜的多模态推理模型 |
| 2024-06-20 | Claude 3.5 Sonnet | 95.2% | Anthropic发布Claude 3.5 Sonnet附录，提升编码与视觉基准表现 |