模型明明看見圖中所有物件，數數時卻會重複計算；ReGap-Bench 是一個針對 multimodal large language models（MLLMs）的資料集與評測項目，專門檢查語言推理能否正確對應視覺中的物件、區域和位置，並將問題命名為 reference gap。
它把同一場景、問題和答案固定，只更換額外參照，形成 paired reference-intervention benchmark。編號讓物件可以被索引，陰影標示有界區域，網格線則協助定位、追蹤邊界和比較位移；參照是否配合任務，會直接影響推理結果。
- 涵蓋 shape counting、angle ranking、size ranking、clock ranking 和 transformation prediction 五項任務
- 共 200 個場景及 3,400 張圖片，設有 plain、numbering、shading 和 grid 條件
- task-matched references 可令所有受測模型在所有任務提升，最高達 25%
- mismatched references 幫助有限，甚至會令表現下降
測試可用 OpenAI、Google Gemini API，亦可透過 vLLM 執行 Qwen3.5；後者需要 GPU，API 模型則只需設定相應金鑰。Python 3.10 環境和 requirements 已列明，輸出會保存到 outputs，方便比較同一模型在不同參照條件下的差異。
ReGap-Bench 的價值不在於再加一個總分，而是把視覺感知和語言推理之間的接合問題單獨拉出來。結果支持一個務實判斷：改善模型未必只靠更強的視覺編碼器，為任務建立合適的外部視覺參照，也可能成為不需重新訓練的 visual skill；不過參照錯配會反過來干擾模型，因此它更適合研究團隊、MLLM 評測人員和需要分析多步視覺推理失誤的開發者。