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AIM LMM Index

v1.0

Os grandes modelos multimodais (LMMs) respondem a perguntas sobre imagens, gráficos e vídeos. O AIM LMM Index combina o benchmark de raciocínio visual da AIMultiple com quatro rankings públicos. Como o índice funciona

MELHOR MODELO
GPT-6 Astra
Índice 82 · OpenAI
MELHOR MODELO DE CÓDIGO ABERTO
Qwen3.8 27B
Índice 71 · Alibaba Cloud
MELHOR NO AIM-VISUAL-REASONING
Gemini 4 Argon
74,5% de acertos · Google
AIM LMM Index versus custo
Mais acima é mais preciso; mais à esquerda, mais barato. O custo é o valor da execução das 200 perguntas do AIM-Visual-Reasoning pela API de cada fornecedor.

Ranking

Modelos com pontuação em pelo menos 3 dos cinco benchmarks, ordenados pelo AIM LMM Index.

Filter & Sort
#
Modelo
AIM LMM Index
AIM-Visual-Reasoning
MMMU-Pro
Roboflow Vision
MedXpertQA MM
CAIS Vision
Custo da execução (USD)
Segundos por pergunta
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
Página 1 de 4

Posição#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

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

Posição#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

Posição#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

Posição#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

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

Posição#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

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

Posição#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

Posição#8
AIM-Visual-Reasoning72
MMMU-Pro82.8
AIM-Visual-Reasoning
72
MMMU-Pro
82.8
Roboflow Vision
79.3
MedXpertQA MM
78.3
Página 1 de 4
Pontuação em cada benchmark
Cada linha mostra o índice de um modelo e a sua pontuação publicada em cada benchmark. Passe o cursor sobre um ponto para ver todas as pontuações do modelo.
Pontuação publicada (0-100)

Como o índice funciona

O AIM LMM Index combina o benchmark de raciocínio visual da AIMultiple com quatro rankings públicos que testam modelos em imagens, gráficos e exames médicos.

Pontuação

O índice é a média simples das pontuações publicadas de um modelo, usadas como cada ranking as informa, sem reescalar. A média inclui apenas os benchmarks em que o modelo tem pontuação. Os benchmarks têm dificuldades diferentes: a maioria das pontuações do CAIS Vision fica abaixo de 70 e a maioria das do MMMU-Pro passa de 70, por isso a comparação mais direta é entre modelos com os mesmos benchmarks.

Quais modelos são classificados

Um modelo é classificado quando tem pontuação em pelo menos 3 dos cinco benchmarks. Só são listados os modelos do benchmark de raciocínio visual da AIMultiple.

Pontuações públicas

Quando um ranking lista um modelo com vários níveis de raciocínio, usamos o mais alto (max, depois xhigh, depois high). Execuções que usam ferramentas, como Python, ficam de fora. O CAIS contribui com a média do seu Vision Capabilities Index.

Benchmarks utilizados

Registro de alterações

4 atualizações
  1. v1.0

    33 modelos entraram no índice: Claude Fable 5, Claude Fable 5.1, Claude Haiku 4.5, Claude Haiku 5.5, Claude Opus 5 e mais 28.

  2. v1.0

    7 modelos foram adicionados ao benchmark, ainda não classificados no índice: Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.5, GPT-5.1-Codex, GPT-5.2 Pro, Kimi K2.5 e mais 2.

  3. v1.0

    AIM-Visual-Reasoning: Substituída a configuração do parâmetro de tokens máximos na metodologia de Benchmark.

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