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title: reachability-viewfinder
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/tysgydk/reachability-viewfinder"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/tysgydk/reachability-viewfinder.md"
repository: tysgydk/reachability-viewfinder
chinese_name: "取景通路 Reachability Viewfinder Benchmark (v1)"
last_updated: 2026-09-27
license: apache-2.0
storage_size: "50 MB"
downloads: 13772
stars: 0
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# reachability-viewfinder

> reachability-viewfinder - tysgydk 在 ModelScope 开源的数据集。500 题多模态空间可达性 / 连通性推理基准测试。每题为 1 张主图 + 4 张候选局部图（A/B/C/D），判断哪一项能使起点到终点的路径物理连通。

tysgydk/reachability-viewfinder 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 50 MB，采用 apache-2.0 许可。

- **Repository**: tysgydk/reachability-viewfinder
- **License**: apache-2.0
- **Storage size**: 50 MB
- **Downloads**: 13772
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-09-27

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/tysgydk/reachability-viewfinder

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# 取景通路 Reachability Viewfinder Benchmark (v1)

500 题多模态空间可达性 / 连通性推理基准测试。

## 任务定义

每道题向模型展示 5 张图片：1 张主图 + 4 张候选局部图（A/B/C/D）。

- **主图**：一个三维场景，绿色旗帜为起点、红色旗帜为终点，两点间的路径中段被虚线框遮挡（标记问号），遮挡区内的真实路径已隐藏；
- **候选图**：遮挡区域的 4 种可能填充内容，图片边缘保留少量场景参照，用于对齐位置、高度与朝向。

模型需判断哪个选项能使路径从起点到终点**物理连通**。单选题，有且仅有一个正确答案，模型仅输出一个字母。

## 数据组织

```text
questions/
  q0001/
    main.png          主图（含遮挡区）
    A.png ~ D.png     候选局部图
  q0002/
  ...
  q0500/
answers.json          答案与元数据（JSON，含 option_types 完整结构）
answers.csv           答案与元数据（CSV，便于用表格软件查看）
scoring_template.py   评分脚本模板（需自行接入模型 API）
prompt_template.txt   建议的输入提示词
README.md             本说明文件
```

`questions/` 下共 500 个题目目录（`q0001` ~ `q0500`），每题 5 张图片。

## 字段说明

`answers.json` 为长度 500 的数组，每项字段如下表；`answers.csv` 为对应的 500 行，除 `option_types` 被拆成 `type_A` ~ `type_D` 四列外，其余字段同名同义。

| 字段 | 含义 |
|---|---|
| `id` | 题号，如 `q0001` |
| `correct_answer` | 正确选项（`A` / `B` / `C` / `D`） |
| `option_types`（JSON） | 各选项类型的对象，如 `{"A": "wall", "B": "wrongdir", "C": "correct", "D": "gap"}` |
| `type_A` ~ `type_D`（CSV） | 与 `option_types` 同一信息，拆为四列 |
| `path_style` | 路径风格：`ramp` 斜坡 / `stairs` 楼梯 |
| `direction` | 方向：`up` 上行 / `down` 下行 |
| `complexity` | 路径复杂度：`straight` 直线 / `single_turn` 单转弯 / `double_turn` 双转弯 |
| `has_fork` | 是否含岔路干扰（布尔值，岔路仅作固定背景，不构成选项差异） |
| `theme` | 视觉主题（`desert` / `dark` / `pink` / `aurora`），仅改变天空、雾气与光照色调，不影响判分 |
| `height_delta` | 起终点高度差，正数为上行 |

**选项类型**：`correct` 正确通路 / `gap` 中途断裂 / `wall` 实体墙阻挡 / `wrongdir` 朝向坡度不符。每题四个选项恰好各属一种类型。该信息仅供结果分析使用。

> `answers.json` 与 `answers.csv` 均含答案，仅供评分使用，**不得输入被测模型**。

## 题目设计

- 全部图片由程序化实时生成，无预渲染素材；
- 同一题四个选项仅遮挡区内的路径不同，材质、相机、光照完全一致，避免视觉捷径；
- 难度配比：含岔路 263 题 / 不含岔路 237 题；
- 答案位置分布均衡：A/B/C/D = 126/117/124/133；
- 维度分布：ramp 265 / stairs 235；上行 247 / 下行 253；straight 133 / single_turn 273 / double_turn 94；四主题各 117~135 题。

## 评测方法

1. 每题输入 `main.png` 与 `A`~`D` 四张候选图，使用 `prompt_template.txt` 中的提示词，要求模型只输出一个字母；
2. 在 `scoring_template.py` 的 `get_model_answer()` 中接入待测模型的 API 调用；
3. 运行脚本，得到总体正确率及按 `path_style` / `direction` / `complexity` / `has_fork` 的分维度正确率。

**指标**：总体 accuracy + 分维度 accuracy。注意 500 题样本量在 50% 正确率附近的 95% 置信区间约 ±4.4%，子维度区间更宽；模型间差距小于 5% 时结论并不可靠，建议报告置信区间。

**关于提示词的说明**：随附的 `prompt_template.txt` 中包含对三种错误类型（断裂 / 撞墙 / 朝向错误）的文字说明，人类基线在同等信息条件下测得。若希望更严格地考察纯空间推理能力、排除排除法捷径，可删除该段说明后另行评测，两个版本的结果不宜直接比较。

## 基线

**人类基线**：3 名测试者，每人独立抽样 50 题（共 150 题次），正确率 **100%**（150 题 0 错误，95% 置信下真实错误率上限约 2%）。表明题目对人类无歧义、难度处于天花板水平——任何模型低于 100% 的分数都直接反映其空间推理能力与人类的差距。

**模型基线**：以下分数由数据集作者在一个 **50 题子集**上测得（百分制，每题 2 分）。

| 模型 | 出处 | 得分 |
|---|---|---|
| `qwen3-vl-plus` | 阿里云百炼 API（闭源） | 14 |
| `qwen3.5-omni-plus` | 阿里云百炼 API（闭源） | 18 |
| `tysgydk/Qwen3.5-0.8B-GDN2-Spatial` | 作者自研 0.8B 模型，魔搭开源 | 28 |
| `deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash` | DeepSeek 开源权重（MIT） | 52 |
| `qwen3.8-omni-flash`（非思考） | 阿里云百炼 API（闭源） | 78 |
| `qwen3.8-omni-flash`（思考） | 同上，开启深度思考 | 86 |
| `moonshotai/Kimi-K3` | 月之暗面开源权重，`reasoning_effort=max` | 98 |

读这张表时请注意：

- 分数来自 **50 题子集，不是 500 题全集**，与全集分数不可直接比较；
- n=50 的抽样误差很大：95% 置信区间在 50% 附近约 ±14 个百分点、在 80% 附近约 ±11 个百分点、在 98% 附近约 ±4 个百分点。78 与 86 只差 4 题，14 / 18 / 28 之间的差距同样落在噪声范围内，据此排序并不可靠；
- `qwen3.8-omni-flash` 的两行是**同一个模型的不同思考设置**，不是两个模型；
- 以上均为作者单次测试，未做重复实验。欢迎使用者自行评测并反馈结果。

## 使用建议与局限

- 本 500 题为完整公开集，暂无独立留存集计划。答案文件随数据集公开，模型训练方请注意数据泄露风险；
- 题目由程序化生成，各维度配比固定。如需更大规模或不同配比的题集，可自行扩展生成流程；
- 模型基线所用 50 题子集的具体题号未随数据集提供，复现前请与作者确认；
- 建议在报告中注明所使用的提示词版本（含 / 不含错误类型说明）。

## 引用

如本 benchmark 对您的研究有帮助，请引用（作者署名请使用中文名）：

```bibtex
@misc{reachability_viewfinder_2026,
  author = {我本是我沐},
  title  = {取景通路 Reachability Viewfinder Benchmark v1},
  year   = {2026},
  publisher = {ModelScope},
  url    = {https://modelscope.cn/datasets/tysgydk/reachability-viewfinder}
}
```

## 许可与联系

- 许可协议：Apache License 2.0
- 作者：我本是我沐（ModelScope: @tysgydk）
- 问题反馈：请在数据集页面评论区留言