論文の概要: VistaHop: Benchmarking Multi-hop Visual Reasoning for Visual DeepSearch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03273v1
- Date: Tue, 02 Jun 2026 07:37:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.842589
- Title: VistaHop: Benchmarking Multi-hop Visual Reasoning for Visual DeepSearch
- Title（参考訳）: VistaHop: Visual DeepSearchのためのマルチホップビジュアル推論のベンチマーク
- Abstract要約: 視覚中心の検索とマルチホップ視覚推論を評価するベンチマークであるVistaHopをVisual DeepSearchで紹介する。
VistaHopには、300の高解像度画像、25のビジュアル検索シナリオ、350のマルチホップQAタスクが含まれており、モデルが視覚アンカーからエビデンスチェーンに従うか、複数の画像グラウンドの推論パスに情報を融合させる必要がある。
さらに,テキスト検索,画像検索,画像トリミング,エビデンスベースの回答検証によるツール強化推論をサポートする統合評価環境であるVistaArenaを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.23188690050009
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual DeepSearch requires multimodal large reasoning model (MLRM) agents to answer complex visual queries by repeatedly inspecting image regions, grounding intermediate reasoning in visual evidence, and connecting fine-grained clues across long reasoning chains. However, existing benchmarks mainly focus on single-step visual understanding or static image-question answering, offering limited evaluation of iterative image inspection, visual-anchor grounding, and multi-hop evidence integration. In this work, we introduce VistaHop, a benchmark for evaluating vision-centric search and multi-hop visual reasoning in Visual DeepSearch. VistaHop contains 300 high-resolution images, 25 visual search scenarios, and 350 multi-hop QA tasks that require models to follow evidence chains from visual anchors or fuse information across multiple image-grounded reasoning paths. We further develop VistaArena, a unified evaluation environment that supports tool-augmented reasoning with text search, image search, image cropping, and evidence-based answer validation. Experiments on seven representative MLRMs show that current models remain far from solving VistaHop: the best model, SenseNova-MARS-32B, achieves only 24.31% Pass@1. These results reveal persistent limitations in visual grounding, evidence revisiting, long-chain reasoning, and multi-anchor information fusion, highlighting the need for stronger benchmarks and training methods for Visual DeepSearch.
- Abstract（参考訳）: Visual DeepSearchは、画像領域を何度も検査し、中間的推論を視覚的エビデンスに接地し、長い推論チェーンできめ細かい手がかりを接続することで、複雑なビジュアルクエリに応答するために、マルチモーダルな大推論モデル(MLRM)エージェントを必要とする。
しかし、既存のベンチマークは主に単一ステップの視覚的理解や静的な画像検索に重点を置いており、反復的な画像検査、視覚的アンカーグラウンド、マルチホップエビデンス統合の限定的な評価を提供している。
本研究では、視覚中心の検索とマルチホップ視覚推論を評価するベンチマークであるVistaHopをVisual DeepSearchで紹介する。
VistaHopには、300の高解像度画像、25のビジュアル検索シナリオ、350のマルチホップQAタスクが含まれており、モデルが視覚アンカーからエビデンスチェーンに従うか、複数の画像グラウンドの推論パスに情報を融合させる必要がある。
さらに,テキスト検索,画像検索,画像トリミング,エビデンスベースの回答検証によるツール強化推論をサポートする統合評価環境であるVistaArenaを開発した。
7つの代表的MLRMの実験によると、現在のモデルはVistaHopの解決には程遠いままである。
これらの結果は、ビジュアルグラウンド、エビデンスの再検討、ロングチェーン推論、マルチアンカー情報融合における永続的な制限を明らかにし、Visual DeepSearchのより強力なベンチマークとトレーニング方法の必要性を強調している。
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