SpatialWorld: Nuevo benchmark para razonamiento espacial interactivo

El avance de los modelos multimodales de lenguaje grande (MLLMs) ha puesto sobre la mesa un desafío crucial: su capacidad para comprender y actuar en entornos tridimensionales. Hasta ahora, las evaluaciones se limitaban a pruebas estáticas o simuladores muy específicos, sin reflejar la complejidad del mundo real. En este contexto surge SpatialWorld, un nuevo benchmark diseñado para medir el razonamiento espacial interactivo de agentes de inteligencia artificial. La propuesta integra ocho simuladores heterogéneos bajo un protocolo unificado, ofreciendo 760 tareas anotadas por humanos que abarcan desde rutinas domésticas hasta colaboración social. Los agentes deben operar con visibilidad parcial, únicamente a través de evidencia visual egoce´ntrica, y tomar decisiones mediante una interfaz textual común a los MLLMs.

Los resultados de evaluar 15 agentes avanzados son reveladores: el modelo más potente, GPT-5, apenas alcanza un 17,4% de éxito en tareas, mientras que el mejor código abierto, Qwen-3.5, logra un 14,1%. Estas cifras evidencian que la navegación activa y la planificación a largo plazo siguen siendo cuellos de botella significativos. La brecha entre el éxito en la tarea y la eficiencia de ejecución, junto con las variaciones según el dominio, convierten a SpatialWorld en un banco de pruebas riguroso para futuros agentes espaciales.

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