多模态大模型排行榜：视觉大模型排名

按真人匿名对比投票的 Arena 得分排名（LMArena 视觉竞技场）：用户上传图片并提问，两个匿名模型作答后投票。

综合 OCR 文字识别 图表理解 作业题 图片描述 物体/人物识别 看图写作 幽默理解 英文 中文
🏆 物体/人物识别第一数据 2026年10月19日
Gemini 3 ProGoogle · 1348

按 LMArena 视觉竞技场 2026年10月19日 发布的数据，Anthropic 的 Claude Fable 5 (High) 以 1325 分（14,714 票）在 167 个模型中排第一。

完整榜单 · 物体/人物识别

共 51 个
全部 开放权重

默认按 LMArena 得分降序；± 为 95% 置信区间半宽；分项列为该模型在对应分榜的得分，空白为 –。

# 模型 LMArena · 物体/人物识别 许可证
得分 名次 票数
1 Gemini 3 ProGoogle 1348±36 1 249 Proprietary
2 Gemini 3 FlashGoogle 1336±30 2 368 Proprietary
3 Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle 1330±29 3 388 Proprietary
4 Gemini 3 Flash (Minimal)Google 1311±30 4 323 Proprietary
5 Gemini 3.1 Flash-Lite PreviewGoogle 1308±33 5 259 Proprietary
6 Grok 4 (0709)xAI 1288±35 6 332 Proprietary
7 Kimi K2.5 (Thinking)Moonshot AI开放权重 1285±32 7 275 Modified MIT
8 Gemini 2.5 ProGoogle 1283±22 8 917 Proprietary
9 Claude Opus 4.7 (High)Anthropic 1278±41 9 154 Proprietary
10 Grok 4.20 Beta (Reasoning, 0309)xAI 1277±41 10 172 Proprietary
11 Claude Opus 4.6Anthropic 1274±38 11 189 Proprietary
12 Claude Opus 4.6 (High)Anthropic 1272±47 12 125 Proprietary
13 Grok 4.20 Multi-Agent Beta (0309)xAI 1265±43 13 169 Proprietary
14 Qwen3.5-397B-A17BAlibaba开放权重 1265±37 14 222 Apache 2.0
15 GPT-5 (High)OpenAI 1263±30 15 432 Proprietary
16 Gemini 2.5 FlashGoogle 1252±24 16 628 Proprietary
17 Grok 4.1 Fast (Reasoning)xAI 1251±50 17 118 Proprietary
18 GPT-5.4OpenAI 1251±46 18 137 Proprietary
19 Qwen3-VL-235B-A22B-InstructAlibaba开放权重 1249±42 19 151 Apache 2.0
20 GPT-5.2 Chat (20260210)OpenAI 1246±48 20 138 Proprietary
21 ChatGPT-4o Latest (20250326)OpenAI 1245±32 21 295 Proprietary
22 GLM-5V-TurboZ.ai 1241±38 22 231 Proprietary
23 o3 (2025-04-16)OpenAI 1234±30 23 494 Proprietary
24 GPT-5.2 (High)OpenAI 1232±41 24 168 Proprietary
25 GPT-5.1 (High)OpenAI 1232±49 25 112 Proprietary
26 GPT-5.5OpenAI 1231±52 26 119 Proprietary
27 GPT-5.4 (High)OpenAI 1229±45 27 159 Proprietary
28 Claude Opus 4.7Anthropic 1226±44 28 154 Proprietary
29 GPT-5 mini (High)OpenAI 1226±36 29 282 Proprietary
30 Gemma 4 31BGoogle开放权重 1226±29 30 359 Apache 2.0
31 GPT-5.5 (High)OpenAI 1225±48 31 130 Proprietary
32 GPT-5 ChatOpenAI 1219±33 32 377 Proprietary
33 GPT-5.4 mini (High)OpenAI 1218±41 33 183 Proprietary
34 o4-mini (2025-04-16)OpenAI 1218±32 34 388 Proprietary
35 Grok 4.3xAI 1217±45 35 142 Proprietary
36 Qwen3.5-27BAlibaba开放权重 1210±41 36 187 Apache 2.0
37 GPT-4.1 (2025-04-14)OpenAI 1208±32 37 392 Proprietary
38 GPT-5.2OpenAI 1197±41 38 176 Proprietary
39 MiniMax-M3MiniMax开放权重 1197±53 39 107 MiniMax Community License
40 Gemma 3 27B ITGoogle开放权重 1196±34 40 313 Gemma
41 Claude Sonnet 4.6Anthropic 1195±46 41 162 Proprietary
42 Gemma 4 26B A4BGoogle开放权重 1191±36 42 235 Apache 2.0
43 MiMo-V2.5Xiaomi开放权重 1189±40 43 185 MIT
44 GPT-4.1 mini (2025-04-14)OpenAI 1187±33 44 357 Proprietary
45 Gemini 2.5 Flash-Lite Preview (Thinking, 06-17)Google 1186±32 45 417 Proprietary
46 GPT-5.1OpenAI 1182±43 46 143 Proprietary
47 Mistral Small 3.1 24B Instruct (2503)Mistral AI开放权重 1155±41 47 240 Apache 2.0
48 Mistral Small 3.2 (2506)Mistral AI开放权重 1151±42 48 207 Apache 2.0
49 Mistral Medium 3.1 (2508)Mistral AI 1147±31 49 439 Proprietary
50 GPT-5.4 nano (High)OpenAI 1141±42 50 178 Proprietary
51 Mistral Medium 3 (2505)Mistral AI 1141±40 51 200 Proprietary

得分数据：LMArena leaderboard-dataset（lmarena-ai，Hugging Face，CC-BY-4.0，vision 配置），物体/人物识别发布于 2026年10月19日。引用请注明来源。

数据来源与计算方法

  1. 得分为 Bradley-Terry 模型拟合的 Arena 分数，来自真人在同一图片问题下对两个匿名回答的投票。
  2. 分项（OCR、图表、作业题、图片描述、中文/英文等）是 LMArena 按提示词类别单独计算的分榜，不是综合分的拆分，名次可能和综合榜差别很大。
  3. 没有公开数据的字段（价格、上下文、发布时间等）不显示，空白为 –；不做推测。
  4. 每天自动同步一次；JSON 接口： /api/public/vision-leaderboard.php

常见问题

目前最强的多模态（视觉）大模型是哪个？

按 LMArena 视觉竞技场 2026年10月19日 发布的数据，Anthropic 的 Claude Fable 5 (High) 以 1325 分（14,714 票）在 167 个模型中排第一。

各家厂商最好的视觉模型分别是哪个？

综合榜各厂商最高：Anthropic Claude Fable 5 (High) (1325, #1)、Google Gemini 3.8 Flash (High) (1315, #7)、Alibaba Qwen3.8-Max (1313, #10)、Meta Muse Spark 1.3 (Max) (1308, #12)、OpenAI GPT-5.4 (High) (1303, #18)。

哪个模型 OCR 文字识别最好？

LMArena OCR 分榜（123 个模型）第一是 Claude Fable 5 (High)，1337 分。

最好的开源 / 开放权重视觉模型是哪个？

榜上有 50 个开放权重模型，最高的是 GLM-5.3-Flash（1294 分，许可证 MIT）。

这个分数和 MMMU 等基准测试有什么区别？

MMMU 等是固定题库的自动评分；这里是真人用自己的图片和问题做盲测投票，反映实际使用中的偏好，两者不能直接换算。