多模態大型語言模型在理解和推理複雜真實世界場景的能力與人類智能相比，仍然存在顯著的差距：
理解能力：人類在面對複雜場景時，能夠迅速整合多種感官信息，並基於過去的經驗進行快速判斷。相比之下，現有的MLLMs在理解複雜場景時，往往需要依賴大量的數據和訓練，且在面對新情境時的適應能力較差。
推理能力：人類能夠進行靈活的推理，並在不完全信息的情況下做出合理的決策。根據MME-RealWorld的評估結果，即使是最先進的模型在推理任務中的表現也未能超過45%的準確率，顯示出與人類推理能力之間的明顯差距。
情境理解：人類能夠根據上下文和情境進行深度理解，而現有模型在這方面的能力仍然有限。模型在處理需要上下文理解的問題時，往往無法達到人類的理解深度。
靈活性與適應性：人類在面對新情況時，能夠迅速調整思維方式和行為策略，而現有的MLLMs在這方面的靈活性和適應性仍然不足，特別是在面對未見過的問題或場景時。
總體而言，儘管多模態大型語言模型在某些任務上取得了進展，但在理解和推理複雜真實世界場景的能力上，與人類智能相比仍有很大的提升空間。