阿里 Qwen3-VL 登顶 SpatialBench 榜单：空间推理获 13.5 分刷新 SOTA 纪录，3D 检测能力再获提升

11 月 26 日，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，距离人类基线 80 分再近一步。

榜单特点  

SpatialBench 专注 2D/3D 空间、结构、路径推理，含电路分析、CAD 工程、分子生物学等复杂任务，被视为“具身智能试金石”。

模型亮点

• 3D 检测升级:Qwen3-VL 新增旋转框输出与深度估计头，遮挡场景 AP↑18%，可判断物体方位、视角变化
• 视觉编程:输入草图或 10 秒短视频即可生成可运行 Python+OpenCV 代码，实现“所见即所得”
• 规模多样:提供 2B/4B/8B/32B 密集模型及 30B-A3B、235B-A22B MoE 版本，推理版在 32 项核心能力测试中平均超越 Gemini2.5-Pro6.4 分

开源节奏  

Qwen2.5-VL 已全量开源;Qwen3-VL 预计 2025 年 Q2 释放权重与工具链，同步上线千问 App 免费体验。

落地进展  

阿里云透露，Qwen3-VL 已在物流机器人、AR 装配、智慧港口等场景 POC，空间定位误差<2cm，2026 年将推出“视觉-动作”端到端模型，为机器人提供实时视觉伺服能力。

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。

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