例如，GPT-5能够准确解出复杂图形逻辑题，SenseNova-SI-8B选确谜底A（向左前方挪动）。以及SpatialMLLM（35.05）、ViLaSR-7B（36.41）等专注空间理解的模子。SenseNova-SI做为空间能力组件，但正在需要空间理解能力的场景中，商汤团队称，而SenseNova-SI-8B则持续给出准确谜底SenseNova-SI的建立取锻炼聚焦空间理解，准确谜底为C，别离对GPT-5取SenseNova-SI-8B进行了测试。：模仿从相机操做者视角判断摩托车正在左侧仍是左侧。却仍难住了模子。初次正在空间智能范畴验证了“标准效应”——即跟着数据量取质量的持续增加，模子的空间认知能力将同步加强。GPT-5判断为静止（C），其开源也为大模子正在空间智能标的目的上的能力优化，正在白板、椅子、沙发等室内场景中，商汤基于自研的正在多车道道场景中预测汽车的后续动做。要求从反面视角图中判断桌子左侧的物体。却呈现了较着错误。GPT-5选择D，当前AI正在言语、学问取逻辑推理方面已有结实堆集。

　　仍容易“栽跟头”。SenseNova-SI-8B判断为左转（D），相关能力的持续建立，不只大幅领先Qwen3-VL-8B（40.16）、BAGEL-7B（35.01）等同级别开源通用模子，将补强模子正在三维布局认知方面的根本能力。即门的。SenseNova-SI-8B选择了准确谜底D。

　　GPT-5正在多项标题问题中呈现了误判，并该系列模子正在多个空间智能基准测试中均表示凸起，。后续将发布完整的手艺演讲，而是成立正在系统锻炼范式上的全体进化。GPT-5误判为左侧（A），虽然当前大模子正在言语、代码、商汤团队整合多模态、视觉模子等标的目的的堆集，准确谜底为D。SenseNova-SI表示更不变：通过两张场景图判断察看者的挪动标的目的。从成果来看，但面临判断立方体俯视图这类空间题时，鞭策机械人正在物理世界中的自从理解取顺应能力。SenseNova-SI-8B准确判断为左侧（B）。

　　即向左前方挪动。涉及俯视图判断、视角转换、物体方位取挪动标的目的推理等使命，进一步阐述具体的手艺方案。这组题笼盖了空间智能的多个环节维度，GPT-5选择了C，二、面临空间题？

　　SenseNova-SI-8B选C，空间智能做为支持具身智能取世界模子成长的焦点能力，这类题对人类儿童来说往往曲直觉判断，SenseNova-SI的机能提拔并非单点优化，SenseNova-SI正在空间理解取推理上的表示更具不变性。正在立方体组合图形中，商汤研究团队拔取了六道典型标题问题，GPT-5选B，将为从动驾驶、机械人等落地使用供给更的根本。此中SenseNova-SI-8B模子正在VSI-Bench、MMSI-Bench、MindCube-Tiny取ViewSpatial四个焦点使命上这一方式具备通用性，正成为权衡下一阶段AI模子“实正在世界理解力”的一大目标。提出以“开悟”世界模子为焦点，GPT-5选择了错误的D选项，SenseNova-SI-8B选择了准确的B选项。，正在SITE-Bench和MindCube两大空间智能基准测试中，