MME-Reasoning: A Comprehensive Benchmark for Logical Reasoning in MLLMs

📄 arXiv: 2505.21327v1 📥 PDF

作者: Jiakang Yuan, Tianshuo Peng, Yilei Jiang, Yiting Lu, Renrui Zhang, Kaituo Feng, Chaoyou Fu, Tao Chen, Lei Bai, Bo Zhang, Xiangyu Yue

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

MME-Reasoning：一个用于评估多模态大语言模型逻辑推理能力的综合基准

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 逻辑推理 基准测试 归纳推理 演绎推理 溯因推理 模型评估 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有基准缺乏对逻辑推理类型的明确分类，以及对推理理解的不足，无法全面评估多模态大语言模型的推理能力。
  2. MME-Reasoning基准旨在通过覆盖归纳、演绎和溯因三种推理类型的问题，来全面评估多模态大语言模型的逻辑推理能力。
  3. 实验结果表明，现有最先进的多模态大语言模型在综合逻辑推理方面表现有限，且不同推理类型之间存在性能不平衡。

📝 摘要（中文）

本文提出了MME-Reasoning，一个综合性的基准，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）的逻辑推理能力。该基准覆盖了归纳、演绎和溯因三种推理类型。数据经过精心设计，确保问题有效评估推理能力，而非感知技能或知识广度。评估协议也进行了扩展，以覆盖多样化的问题。评估结果表明，当前最先进的MLLMs在逻辑推理的整体评估中存在显著局限性，即使是最先进的模型在综合逻辑推理方面的表现也有限，并且在不同推理类型之间存在明显的性能不平衡。此外，还深入分析了诸如“思维模式”和基于规则的强化学习等被认为可以增强推理能力的方法。这些发现突显了当前MLLMs在不同逻辑推理场景中的关键局限性和性能不平衡，为理解和评估推理能力提供了全面而系统的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有基准测试在评估多模态大语言模型（MLLMs）的逻辑推理能力时存在不足，主要体现在缺乏对逻辑推理类型的明确分类，以及对推理过程理解的不清晰。这导致无法准确评估 MLLMs 的真实推理能力，容易受到感知能力和知识广度的干扰。因此，需要一个更全面、更细致的基准来评估 MLLMs 的逻辑推理能力。

核心思路：MME-Reasoning 的核心思路是构建一个包含归纳、演绎和溯因三种逻辑推理类型的综合性基准。通过精心设计问题，确保每个问题都能有效评估模型的推理能力，同时尽量减少感知能力和知识广度的影响。此外，还扩展了评估协议，以适应多样化的问题形式。

技术框架：MME-Reasoning 的整体框架包括以下几个关键部分：1) 数据收集与标注：收集包含归纳、演绎和溯因三种推理类型的多模态数据，并进行人工标注，确保数据的质量和准确性。2) 问题设计：设计能够有效评估模型推理能力的问题，避免问题过于依赖感知能力或知识广度。3) 评估协议：扩展评估协议，以适应不同类型的问题，并提供更全面的评估指标。4) 模型评估：使用 MME-Reasoning 基准评估现有 MLLMs 的逻辑推理能力，并分析其在不同推理类型上的表现。

关键创新：MME-Reasoning 的关键创新在于其对逻辑推理类型的全面覆盖和对问题设计的精细化。与现有基准相比，MME-Reasoning 能够更准确地评估 MLLMs 的逻辑推理能力，并揭示其在不同推理类型上的性能差异。此外，扩展的评估协议也提供了更全面的评估指标，有助于更深入地理解模型的推理能力。

关键设计：在问题设计方面，论文可能采用了多种策略来确保问题能够有效评估推理能力，例如：1) 控制感知难度：尽量使用简单的视觉信息，避免模型过于关注感知细节。2) 限制知识范围：避免问题需要大量的外部知识才能解决。3) 明确推理步骤：设计问题时，明确推理步骤，使模型能够逐步推导出答案。在评估指标方面，除了准确率之外，可能还考虑了其他指标，例如推理路径的长度、推理步骤的正确率等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前最先进的MLLMs在MME-Reasoning基准上的表现有限，即使是最先进的模型在综合逻辑推理方面的表现也并不理想，并且在不同推理类型之间存在明显的性能不平衡。这表明现有MLLMs在逻辑推理方面仍有很大的提升空间，MME-Reasoning可以作为未来研究的重要评估工具。

🎯 应用场景

MME-Reasoning基准的潜在应用领域包括：多模态大语言模型的能力评估与提升、智能问答系统、机器人推理与决策、以及教育领域。该基准能够帮助研究人员更全面地了解MLLMs的逻辑推理能力，并推动相关技术的发展，最终提升人工智能系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Logical reasoning is a fundamental aspect of human intelligence and an essential capability for multimodal large language models (MLLMs). Despite the significant advancement in multimodal reasoning, existing benchmarks fail to comprehensively evaluate their reasoning abilities due to the lack of explicit categorization for logical reasoning types and an unclear understanding of reasoning. To address these issues, we introduce MME-Reasoning, a comprehensive benchmark designed to evaluate the reasoning ability of MLLMs, which covers all three types of reasoning (i.e., inductive, deductive, and abductive) in its questions. We carefully curate the data to ensure that each question effectively evaluates reasoning ability rather than perceptual skills or knowledge breadth, and extend the evaluation protocols to cover the evaluation of diverse questions. Our evaluation reveals substantial limitations of state-of-the-art MLLMs when subjected to holistic assessments of logical reasoning capabilities. Even the most advanced MLLMs show limited performance in comprehensive logical reasoning, with notable performance imbalances across reasoning types. In addition, we conducted an in-depth analysis of approaches such as ``thinking mode'' and Rule-based RL, which are commonly believed to enhance reasoning abilities. These findings highlight the critical limitations and performance imbalances of current MLLMs in diverse logical reasoning scenarios, providing comprehensive and systematic insights into the understanding and evaluation of reasoning capabilities.