商湯日日新開源模型實現空間智能机能突破 ，多項評測領先 GPT-5
今天 ，商湯日日新在空間智能領域實現沉要突破 ，正式發布并開源SenseNova-SI系列模型。在多項權威評測的空間理解和推理任務上 ，SenseNova-SI?不僅大幅度領先同量級開源多模態大模型 ，还超过了?GPT-5?和?Gemini?2.5?Pro?等國際顶尖閉源模型的表現。
空間智能短板與系統性解决
当下行業領先的大模型 ，固然在知識、寫作、推理、編程等方面展示了凸起的机能 ，但是普遍存在一個沉要的缺点 ，就是對空間結構的理解和推理存在很嚴沉的短板 ，而這刚好是具身智能體與世界交互所必要的關鍵基礎能力。
我們來看一個例子 ，左圖源自最強大腦的圖形推理題 ，對人類都拥有相当的難度 ，GPT-5可能輕松破解 ，可見它在非空間智能問題上已具備很強能力。反觀右圖 ，是一路人類儿童都能輕易解决的简單空間問題 ，要求選擇正确俯視圖 ，GPT-5却令人意表地犯起了難 ，谬误地選擇了"A”。
以上例子刚好露出了当前大模型在空間理解上的短板。因而要讓AI真正"看懂"三維世界 ，空間智能一向是關鍵的試金石。
商湯圍绕空間智能進行了深刻創新索求 ，找到了提升空間智能的系統性训练步骤 ，打造了日日新·空間智能大模型系列 SenseNova-SI 并正式開源。
評測表現多項任務超过GPT-5 ，顯著領先同量級開源模型
這次開源的SenseNova-SI空間智能大模型系列蕴含 2B 和 8B 兩個規格。
最新評測數據顯示 ，SenseNova-SI系列模型在空間智能多個基準測試（VSI、MMSI、MindCube、ViewSpatial）中表現凸起 ，具體如下：
數據來源：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-SI
其中SenseNova-SI-8B模型在四個根基評測中獲得 60.99 的均匀成績 ，不僅大幅領先Qwen3-VL-8B（40.16）、BAGEL-7B（35.01）等開源通用多模態模型 ，以及 SpatialMLLM（35.05）、ViLaSR-7B（36.41） 等專門的空間智能模型 ，还以相對輕量的模型規格實現了對GPT-5（49.68）、Gemini-2.5-Pro（48.81）等顶級閉源模型的超过。這里顯著的机能提升反映了模型在空間智能上獲得了質的突破 ，而不是简單的机能改善。
基於"尺度效應"的训练範式 ，實現能力系統性提升
SenseNova-SI的机能飛躍 ，源於商湯從训练數據到步骤上的系統性规划。依附商湯提出的空間能力分類體系和過往多樣化的數據的積累 ，團隊选取系統化的步骤扩充空間理解數據的規模 ，初次在空間智能領域驗證了“尺度效應” ，即通過高質量、大規模數據训练 ，可顯著提升模型的空間認知能力。
商湯提出的训练範式具備通用性 ，可能针對分歧架構的基模型（如InternVL等）進行有效增強 ，使其在空間智能六大主题維度上——蕴含空間測量、空間沉構、空間關係、視角轉換、空間形變與空間推理——實現一致性的能力提升。
商湯稍後將發布詳细的技術報告 ，詳细论述具體的技術规划。
以下為GPT-5和SenseNova-SI-8B模型面對空間智能問題 ，给出的答案對比。
给出的立方體組合圖形 ，要求選擇正确俯視圖。GPT-5選擇答案D ，SenseNova-SI-8B選擇答案B ，正确答案為B。（例題源自SITE-Bench）
假設我站在手持相機人的地位 ，并且面朝他現在面朝的方向。摩托車是位於我的左側还是右側？ GPT-5選擇答案A（左側） ，SenseNova-SI-8B選擇答案B ，正确答案為B（右側）。（例題源自SITE-Bench）
多車路路路場景 ，判斷黄色汽車的後續動作（如直杏注轉向等）。GPT-5選擇答案C（静止） ，SenseNova-SI-8B選擇答案（D） ，正确答案為D（右轉）。（例題源自SITE-Bench）
统一戶表場景 ，通過視角變化判斷移動方向。GPT-5選擇答案C ，SenseNova-SI-8B選擇答案D ，正确答案為向左前方移動（選項D）。（例題源自MindCube）
统一室內空間 ，蕴含白板、椅子和沙發等 ，通過物體地位變化分析移動方向。GPT-5選擇答案D ，SenseNova-SI-8B選擇答案A ，正确答案為向左前方移動（選項A）。（例題源自MindCube）
從分歧角度拍攝帶玄色衣物的桌子 ，從正面視角（圖1）判斷桌子右側物體。GPT-5選擇答案B ，SenseNova-SI-8B選擇答案C ，正确答案為門（選項C）。（例題源自MindCube）
推動世界模型和具身智能生態發展
空間智能是世界模型與具身智能理解物理世界的基礎能力。今年7月 ，商湯正式發布“悟能”具身智能平台 ，該平台以商湯“開悟”世界模型為主题引擎 ，旨在為机械人和智能設備提供在物理世界中自主索求和進化的能力。
这次發布的空間智能大模型SenseNova-SI ，與“開悟”世界模型相辅相成 ，將更好地解决多模態模型從數字空間走向物理世界的基礎挑战 ，並在未來進一步推動AI在自動驾驶、机械人等場景的應用。
此表 ，商湯还同步開源了空間智能測評平台 EASI（https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/EASI）與“英雄榜” ，旨在推動空間智能技術評估標準的統一 ，持續跟蹤并展示開源和閉源模型的机能進展 ，為學術界和工業界提供權威的評估基準 ，促進協同創新。
商湯SenseNova-SI的推出標志著AI在三維世界理解能力上迈出關鍵一步 ，也為下一代通用人为智能技術融入物理世界打下堅實基礎。