2026 大模型排名·多模态篇:截至 2026 年 5 月的当前格局与选型

多模态大模型——能同时看懂文字、图片，甚至视频和音频的模型——是 2026 年竞争最激烈的方向之一。本文基于截至 2026 年 5 月的公开评测（以 MMMU / MMMU-Pro 多学科多模态理解基准和 Vision Arena 视觉竞技场为主），梳理当前多模态模型的排名格局。

一、多模态怎么评：MMMU 是核心基准

衡量「看懂图」的能力，业内最常引用 MMMU（大规模多学科多模态理解基准）及其更难版本 MMMU-Pro——它用大学各学科带图表、公式、示意图的题目，考模型「看图 + 推理」的综合能力。另一参考是 Vision Arena（视觉版的盲测竞技场），反映真人对视觉问答的偏好。

二、第一梯队：Gemini、GPT、Qwen 三强领跑

截至 2026 年 5 月，多模态头部呈现「两闭源 + 一开源」的格局，且分数高度收敛：

• Google Gemini 3（Pro / Flash）：视觉理解是其传统强项，在 MMMU-Pro 和 Vision Arena 上长期领跑，长视频理解能力尤为突出，得益于超长上下文。
• OpenAI GPT-5.x：视觉与推理结合均衡，图文混合任务、文档理解表现稳定。
• 阿里 Qwen-VL（通义千问视觉版，最新 Qwen3.x 系列）：开源多模态的最强代表之一，在标准 MMMU 上多次登顶开源榜首甚至接近闭源旗舰，中文场景和可私有部署是巨大优势。

三者分差很小（常在几个百分点内），属于并列第一梯队，头名随版本轮换。

三、其他重要选手

• Anthropic Claude Opus 4.x：视觉能力扎实，尤其擅长读图表、截图、文档和 UI 理解，配合其强推理，在「看图做事」类任务上很实用。
• 字节、智谱等国产多模态：豆包、GLM-V 等在中文图文场景持续进步。
• 开源阵营：除 Qwen-VL 外，还有 InternVL、Llama 多模态等可供研究与自建。

四、按用途怎么选

• 复杂图表/视频理解、长文档看图→ Gemini 3。
• 均衡的图文问答与文档处理→ GPT-5.x、Claude Opus。
• 开源、可私有部署、中文多模态→ Qwen-VL（通义千问视觉版）。
• UI 截图 / 图表 / 信息提取→ Claude Opus、Gemini 都很可靠。

五、提醒

多模态正在从「看懂图」走向「看懂世界」——视频、音频、3D、实时交互都在被纳入。本文写于 2026 年 5 月，格局变化极快，建议到 MMMU 官方榜 和 Artificial Analysis 查看最新排名。同样地，基准分数高 ≠ 你的具体任务表现好，涉及关键用途时，务必用自己的真实图片/文档实测对比。