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AIM LMM Index

v1.0

I grandi modelli multimodali (LMM) rispondono a domande su immagini, grafici e video. L'AIM LMM Index combina il benchmark di ragionamento visivo di AIMultiple con quattro classifiche pubbliche. Come funziona l'indice

MIGLIOR MODELLO
GPT-6 Astra
Indice 82 · OpenAI
MIGLIOR MODELLO OPEN SOURCE
Qwen3.8 27B
Indice 71 · Alibaba Cloud
MIGLIORE SU AIM-VISUAL-REASONING
Gemini 4 Argon
74,5% di risposte corrette · Google
AIM LMM Index rispetto al costo
Più in alto è più accurato, più a sinistra è più economico. Il costo è quanto è costata l'esecuzione delle 200 domande di AIM-Visual-Reasoning tramite l'API di ciascun fornitore.

Classifica

Modelli con un punteggio su almeno 3 dei cinque benchmark, ordinati secondo l'AIM LMM Index.

Filter & Sort
#
Modello
AIM LMM Index
AIM-Visual-Reasoning
MMMU-Pro
Roboflow Vision
MedXpertQA MM
CAIS Vision
Costo dell'esecuzione (USD)
Secondi per domanda
1
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra
OpenAI
82
71.587.583.486.883.07.3017.9
1
Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon
Google
82
74.5-87.5-83.32.9216.7
3
Claude Opus 5.5
Claude Opus 5.5
Anthropic
81
73.587.482.085.776.818.5143.2
3
GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol
OpenAI
81
72.585.881.785.777.91.4615.1
5
Gemini 3.8 Flash
Gemini 3.8 Flash
Google
79
73.085.379.884.769.91.3413.6
5
Claude Sonnet 5.5
Claude Sonnet 5.5
Anthropic
79
70.085.877.680.7-17.1461.3
5
Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.6 Flash
Google
79
70.583.777.182.8-1.378.8
8
GPT-6 Sol
GPT-6 Sol
OpenAI
78
72.083.076.981.3-2.3814.5
8
Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash
Google
78
73.585.280.183.568.70.868.5
8
Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max
Alibaba Cloud
78
72.082.879.378.3-4.1173.7
Pagina 1 di 4

Posizione#1
AIM-Visual-Reasoning71.5
MMMU-Pro87.5
AIM-Visual-Reasoning
71.5
MMMU-Pro
87.5
Roboflow Vision
83.4
MedXpertQA MM
86.8
CAIS Vision
83

Posizione#1
AIM-Visual-Reasoning74.5
AIM-Visual-Reasoning
74.5
Roboflow Vision
87.5
CAIS Vision
83.3

Posizione#3
AIM-Visual-Reasoning73.5
MMMU-Pro87.4
AIM-Visual-Reasoning
73.5
MMMU-Pro
87.4
Roboflow Vision
82
MedXpertQA MM
85.7
CAIS Vision
76.8

Posizione#3
AIM-Visual-Reasoning72.5
MMMU-Pro85.8
AIM-Visual-Reasoning
72.5
MMMU-Pro
85.8
Roboflow Vision
81.7
MedXpertQA MM
85.7
CAIS Vision
77.9

Posizione#5
AIM-Visual-Reasoning73
MMMU-Pro85.3
AIM-Visual-Reasoning
73
MMMU-Pro
85.3
Roboflow Vision
79.8
MedXpertQA MM
84.7
CAIS Vision
69.9

Posizione#5
AIM-Visual-Reasoning70
MMMU-Pro85.8
AIM-Visual-Reasoning
70
MMMU-Pro
85.8
Roboflow Vision
77.6
MedXpertQA MM
80.7

Posizione#5
AIM-Visual-Reasoning70.5
MMMU-Pro83.7
AIM-Visual-Reasoning
70.5
MMMU-Pro
83.7
Roboflow Vision
77.1
MedXpertQA MM
82.8

Posizione#8
AIM-Visual-Reasoning72
MMMU-Pro83
AIM-Visual-Reasoning
72
MMMU-Pro
83
Roboflow Vision
76.9
MedXpertQA MM
81.3

Posizione#8
AIM-Visual-Reasoning73.5
MMMU-Pro85.2
AIM-Visual-Reasoning
73.5
MMMU-Pro
85.2
Roboflow Vision
80.1
MedXpertQA MM
83.5
CAIS Vision
68.7

Posizione#8
AIM-Visual-Reasoning72
MMMU-Pro82.8
AIM-Visual-Reasoning
72
MMMU-Pro
82.8
Roboflow Vision
79.3
MedXpertQA MM
78.3
Pagina 1 di 4
Punteggio su ogni benchmark
Ogni riga mostra l'indice di un modello e il suo punteggio pubblicato su ogni benchmark. Passa il cursore su un punto per vedere tutti i punteggi del modello.
Punteggio pubblicato (0-100)

Come funziona l'indice

L'AIM LMM Index combina il benchmark di ragionamento visivo di AIMultiple con quattro classifiche pubbliche che mettono alla prova i modelli su immagini, grafici e immagini mediche.

Punteggio

L'indice è la media semplice dei punteggi pubblicati di un modello, presi come li riporta ciascuna classifica, senza riscalarli. La media comprende solo i benchmark in cui il modello ha un punteggio. I benchmark hanno difficoltà diverse: la maggior parte dei punteggi CAIS Vision resta sotto 70, la maggior parte di quelli di MMMU-Pro supera 70, quindi il confronto più diretto è tra modelli con gli stessi benchmark.

Quali modelli sono classificati

Un modello è classificato quando ha un punteggio su almeno 3 dei cinque benchmark. Sono elencati solo i modelli del benchmark di ragionamento visivo di AIMultiple.

Punteggi pubblici

Quando una classifica elenca un modello con più livelli di ragionamento, usiamo il più alto (max, poi xhigh, poi high). Le esecuzioni che usano strumenti, come Python, sono escluse. CAIS contribuisce con la media del suo Vision Capabilities Index.

Benchmark utilizzati

Registro delle modifiche

4 aggiornamenti
  1. v1.0

    33 modelli sono entrati nell'indice: Claude Fable 5, Claude Fable 5.1, Claude Haiku 4.5, Claude Haiku 5.5, Claude Opus 5 e altri 28.

  2. v1.0

    7 modelli sono stati aggiunti al benchmark, non ancora classificati nell'indice: Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.5, GPT-5.1-Codex, GPT-5.2 Pro, Kimi K2.5 e altri 2.

  3. v1.0

    AIM-Visual-Reasoning: Sostituita l'impostazione del parametro max tokens nella metodologia di benchmark.

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