論文の概要: Can MLLMs Reason Beyond Language? VisReason: A Comprehensive Benchmark for Vision-Centric Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25364v1
- Date: Mon, 25 May 2026 02:41:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.257509
- Title: Can MLLMs Reason Beyond Language? VisReason: A Comprehensive Benchmark for Vision-Centric Reasoning
- Title（参考訳）: MLLMは言語を超えることができるか? VisReason: 視覚中心推論のための総合ベンチマーク
- Authors: Longteng Guo, Yifan Wang, Pengkang Huo, Tailai Chen, Yuze Wu, Jing Liu, Xinxin Zhu,
- Abstract要約: VisReasonは、日々のシナリオにおけるビジョン中心の推論のためのベンチマークである。
我々の評価は、VisReasonが既存のベンチマークと定性的に異なる課題を生んでいることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.581557181510545
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent multimodal large language models (MLLMs) achieve strong performance on visual reasoning benchmarks, yet it remains unclear to what extent such performance reflects reasoning directly grounded in visual evidence. We introduce VisReason, a benchmark for vision-centric reasoning in everyday scenarios where perception and inference are tightly coupled. VisReason contains 1,505 questions across 10 categories spanning perceptual, structural, and conceptual reasoning. Our evaluation shows that VisReason poses a qualitatively different challenge from existing benchmarks, exposing substantial gaps between humans and current MLLMs and revealing limited benefits from test-time reasoning strategies. VisReason offers a focused diagnostic for evaluating vision-centric reasoning beyond language.
- Abstract（参考訳）: 近年のマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は, 視覚的推論のベンチマークにおいて高い性能を達成しているが, 視覚的根拠に根ざした推論をどの程度反映しているかは定かではない。
視覚中心推論のベンチマークであるVisReasonを紹介した。
VisReasonには、知覚的、構造的、概念的推論にまたがる10のカテゴリにまたがる1,505の質問が含まれている。
我々の評価は、VisReasonが既存のベンチマークと定性的に異なる課題をもたらし、人間と現在のMLLMの間にかなりのギャップを生じさせ、テスト時の推論戦略による限られた利点を明らかにしていることを示している。
VisReasonは、言語以外の視覚中心の推論を評価するために焦点を絞った診断を提供する。
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