混元视觉理解最新的模型Hunyuan-Vision-1.5-Thinking在今天凌晨发布的国际大模型竞技场 LMArenaVision 赛道排行榜表现抢眼，拿下全球Top3，国内第1的好成绩。

LMArena第一时间在X上官宣了这一消息，并写道：

评估具有视觉功能的人工智能模型与文本相比增加了新的复杂性。为了良好的表现，模型必须从图像中提取信息，理解这些信息，并将视觉信息与文本结合，应用于多种用例，例如：图表解释、文档解析、根据视觉内容建议标题和文案，以及解决几何问题的能力等等。视觉，是“看到/理解”与推理的结合。

这一成绩的取得来自大量用户的投票：

LMArena是美国加州大学伯克利分校推出的创新AI模型评估平台，评测核心方法是基于人类真实偏好的“盲测”机制，让用户对不同AI模型的回答进行匿名投票，衡量模型的表现。由于该平台访问量巨大，并且评测机制贴近实际体验，是目前国际上最权威的竞技场榜单。

10月5日发布的LMArena图像生成榜单中，混元图像 3.0 居第一位，超过nano-banana等顶尖闭源模型。此前，混元也有多个模型在榜单上取得Top3级别的成绩。在这里，特别感谢大家对混元模型的喜欢和投票，我们将会持续迭代，打造更好用、实用的大模型。

Hunyuan-Vision-1.5-Thinking 具备领先的多语言多模态理解和推理能力，能够通过多轮的反思，更加深入地理解“看”到的内容，完成相应的指令任务。同时，模型在更高级的任务如视觉推理和3D空间理解，也有比较好的表现。

混元视觉模型家族拥有多个不同特点的模型，此前已经推出混元T1-Vision、混元TurboS-Vision和混元Large-Vision等多个模型，视觉信息理解是大模型走向通用不可或缺的一环，基于此前的积累，腾讯混元团队也将持续在这一方向上努力，通过技术创新，带来更多的视觉大模型方面的模型和应用。