要讓視覺語言模型看過不同角度後，找出物件在房間中的位置，單靠辨認影像並不足夠：模型還要選擇鏡頭視點、累積視覺證據，再把多個畫面中的物件對應起來。SpatialScout 是測試視覺語言模型（Vision-Language Model，VLM）代理主動探索與物件級 3D 建圖能力的基準項目，涵蓋 80 個室內場景及 3,140 個目標物件。
每項任務提供物件清單、RGB 觀察畫面，以及相機校準資料和位置資訊；代理要控制相機，在有限互動回合內探索場景，並估算物件在共通 3D 座標系中的中心位置。這讓測試不只檢查模型能否辨認物件，也衡量它會否選擇有用視點、跨畫面追蹤物件，以及逐步修正位置。
結果反映出由大概布局走向精確地圖仍有明顯距離：表現最佳的受測模型平均 IoU 為 41.71%，只有 3.25%的目標物件達到 IoU 0.9 以上。項目亦提供涵蓋所有物件及已提交物件的八項 IoU 指標，並以成功完成 finish_mapping 的軌跡計算任務平均分；這有助分辨模型是定位不準，還是漏掉了物件。
- 基準涵蓋 80 個室內場景及 3,140 個目標物件。
- 每項任務最多 100 回合，模型需主動選擇觀察視點。
- 評分同時考慮定位準確度與物件完整度。
- 最佳受測模型平均 IoU 為 41.71%，高精度定位仍有限。
研究團隊可用自己的模型 API 執行全部任務，預設採用 Responses API 模式，亦可切換至 Chat Completions、Anthropic 或 Gemini 端點。項目要求 Linux x86_64 和 Python 3.10，安裝程序會設定 CPU 渲染並透過 apt/sudo 安裝系統套件；場景資源則需另行下載及掛載。它適合研究主動感知、機械人空間理解或多模態代理的團隊作比較測試，但目前提供的是評估基準，不是可直接取代建圖系統的模型。
