VIALS-AA：通向科学图像推理的不同路径

VIALS-AA 分析了 19 个模型如何对科学图像进行推理，对 9,177 次工具调用轨迹进行了分类。查看图像占调用量的 38.3%，图像准备或测量占 47.3%；而图像测量在 GPT-6 Astra (max) 和 GPT-6.1 Sol (max) 中仅占调用量的 5–6%，相比之下 Claude Opus 5.5 (max) 和 Claude Sonnet 5.5 (max) 为 25–27%。Gemini 3.8 Flash (high) 产生了该队列中 86.7% 的评论/空操作调用，且不同模型间的单任务成本相差近 100 倍。