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首先,在RISEBench(一个专门为评估时序、因果、空间和逻辑推理而设计的推理视觉编辑基准测试)上,Uni-1取得了全面的顶尖成绩。该模型总体得分为0.51,领先于Nano Banana 2的0.50、Nano Banana Pro的0.49以及GPT Image 1.5的0.46。顶尖模型间的分差微小,但在特定类别中差异显著。在空间推理方面,Uni-1以0.58的得分领先,而Nano Banana 2为0.47。在逻辑推理——图像模型最棘手的类别——上,Uni-1得分为0.32,是GPT Image (0.15) 和Qwen-Image-2 (0.17) 的两倍多。
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