在最新发布的多模态视觉语言基准测评SuperCLUE-VLM中，全球顶尖人工智能模型展开了一场激烈较量。这场以“视觉理解与语言交互”为核心的评测，从基础认知能力、复杂视觉推理及实际应用场景三个维度，全面检验了各大模型的综合实力。
谷歌旗下Gemini-3-pro以83.64分的总成绩登顶榜首，其优势体现在评测体系的所有细分领域。该模型不仅在基础图像识别任务中展现精准判断力，更在需要逻辑推理的视觉问题解答环节表现突出，实际应用场景中的多模态交互能力同样领先。这种全方位的技术突破，印证了国际头部企业在视觉语言模型领域的持续创新力。
中国科技企业在此次评测中形成强劲的第二梯队。商汤科技SenseNova V6.5Pro以75.35分紧随其后，字节跳动豆包视觉版则以73.15分跻身三甲。特别值得注意的是，豆包模型在基础认知模块的得分超越多个国际竞争对手，显示出国产模型在特定技术维度的突破性进展。百度ERNIE-5.0-Preview与阿里Qwen3-vl分别以72.89分和71.23分位列第四、五名，其中Qwen3-vl作为开源模型首次突破70分大关，为全球开发者社区提供了重要的技术参考。
传统国际大厂的表现出现明显分化。Anthropic的Claude-opus-4-5获得71.44分勉强保住前五位置，而OpenAI的GPT-5.2（high）仅取得69.16分，跌出第一梯队。这种排名变化反映出多模态技术竞争格局的深刻调整——曾经在语言模型领域占据绝对优势的企业，在视觉语言融合的新赛道上面临严峻挑战。
技术亮点方面，开源模型的表现引发行业关注。Qwen3-vl不仅实现总分突破，其视觉解析模块的开源代码已被全球开发者下载超过30万次，衍生出200余个改进版本。这种技术扩散效应正在重塑AI生态，使得中小研发团队也能基于先进架构进行二次创新。相比之下，部分闭源模型虽然保持技术领先，但在生态影响力构建上显现出滞后态势。
评测数据还揭示了行业技术演进方向：基础认知模块的平均得分较去年提升17%，但视觉推理模块的得分差距扩大至23个百分点。这表明简单图像识别技术已趋成熟，而涉及空间关系、因果推断等复杂认知任务仍是技术攻坚重点。实际应用场景测试中，医疗影像分析、工业缺陷检测等垂直领域的需求，正在推动模型向专业化方向分化。
