空间推理基准测试SpatialBench更新了最新一期榜单，阿里千问的视觉理解模型Qwen3-VL、Qwen2.5-VL位列头两名，超越Gemini 3、GPT-5.1、Claude Sonnet4.5等国际顶尖模型。

SpatialBench榜单显示，Qwen3-VL-235B和Qwen2.5-VL-72B分别斩获13.5和12.9分，领先于Gemini 3.0 Pro Preview(9.6) 、GPT-5.1(7.5)、Claude Sonnet 4.5等海外顶尖模型。

然而，AI大模型的整体表现距离人类仍有差距，人类基准线约为80分左右，可专业处理电路分析、CAD 工程和分子生物学等复杂空间推理任务，目前大模型还无法完全自动化完成此类工作。

据悉，Qwen2.5-VL于2024年开源，Qwen3-VL是阿里在2025年开源的新一代视觉理解模型。

Qwen3-VL在视觉感知和多模态推理方面实现重大突破，在32项 核心能力测评中超过Gemini2.5-Pro和GPT-5，不但可调用抠图、搜索等工具完成“带图推理”，也可以凭借一张设计草图或一段小游戏视频直接“视觉编程”。

同时，Qwen3-VL专门增强了3D检测能力，可以更好地感知空间，基于Qwen3-VL，机器人更好地判断物体方位、视角变化和遮挡关系，实现远处苹果的精准抓取。

目前，Qwen3-VL已开源不同版本，包括2B、4B、8B、32B等密集模型以及30B-A3B、235B-A22B等MoE模型，每个模型都有指令版和推理版两款，是当下最受企业和开发者欢迎的开源视觉理解模型。同时，Qwen3-VL模型也已上线千问APP，用户可免费体验。

据了解，SpatialBench是一项近年来兴起的第三方空间推理基准测试榜单，主要聚焦多模态模型在空间、结构、路径等方面的综合推理能力，被AI社区视为是衡量“具身智能”进展的新兴测试标准之一。

SpatialBench不仅测试模型已知的知识，还测试模型在二维和三维空间中“感知”和操控抽象概念的能力，这对具身智能的落地尤为关键。