ASCIITermDraw-Bench 发布 专测大模型 ASCII 绘图能力

一项名为 ASCIITermDraw-Bench 的新基准测试在 Reddit r/MachineLearning 板块发布，专注于评估视觉语言模型（VLM）在纯文本条件下绘制与编辑 ASCII 图的能力。

什么是 ASCIITermDraw-Bench

该基准的出发点是：在向 AI 助手描述架构、拓扑、集群节点关系等概念时，是否可以用纯 ASCII 图替代图像生成？提交者认为，ASCII 图表达结构清晰、易于传播，而让模型在纯文本中精准生成并编辑这样的图，本身就是一项被忽视的挑战。

与多数已有基准集中在代码、数学、推理方向不同，ASCIITermDraw-Bench 把关注点放在一个此前较少被系统评测的能力上：模型能否仅凭文本生成结构准确、布局合理的 ASCII 图，并按指令修改既有图。

任务构成与评分方式

基准共包含 80 个任务，分布在四个方向：

• 基础方框与布局
• 网络拓扑
• 软件架构图
• 基于图像条件的图编辑——要求模型在保留其余内容的前提下修改一张给定的图

每道题输出会得到两个分数：结构分（核查必需的标签、连边、实体与关系是否齐全）和语义分（由一个大模型评审器对每题评估 5 次以降低评判波动）。最终分数在全部 80 题上聚合，并以 95% 置信区间给出结果，弱化了单纯「看起来对」造成的误差。

提交者公开的排行榜

原帖附带的初步排行榜（百分制）如下：

• Gemma-4-31B-IT：73.8%（±4.1）
• Qwen3.7-Plus：70.2%（±4.6）
• Kimi-K2.6：61.8%（±6.0）
• MiniMax-M3：59.5%（±6.3）
• Qwen3.5-9B：47.0%（±6.4）
• Ternary-Bonsai-27B：45.9%（±7.1）

需要指出的是，这一榜单来自 Reddit 用户提交的内容，并未附独立权威渠道核验；榜单中部分模型名称在主流模型目录中并不易直接对应，数字本身仍待更多独立验证。

资源获取方式

提交者表示，12 道示例题与完整方法说明已在 Hugging Face 公开（原文未给出具体链接），研究者可以查看任务格式、审查评测流程，并自行复现测评。