AA-3Dベンチマークの方法論
対象範囲と背景
AA-3D v1.0は、AIモデルがインタラクティブな3D体験をどれだけうまく構築できるかを測定します。各モデルは書面のタスク説明を受け取り、オフラインのサンドボックス内でthree.jsを使って単一のWebページを構築します。このページでは、シーンの生成方法と、人間による選好投票を通じた品質の測定方法を説明します。
すべてのモデルに同じタスク説明、指示、ツール、制限を与え、シーンをできる限り比較しやすくしています。詳細は下記の「デフォルトの生成設定」に記載しています。
品質Elo
各モデルのEloスコアは、AA-3D投票で当社が募集したパネルが行ったブラインド投票から算出した相対的な品質を示します。レーティングはすべての票を同じ重みで扱うBradley-Terry最尤推定法で計算し、読みやすいようEloに似た範囲へ再スケーリングしています。各レーティングにはサンドイッチ推定量で算出した95%信頼区間も併記し、モデルへの投票が増えるほど区間は狭くなります。Image Arena、Video Arena、Music Arenaでは異なる手法を使用しており、べき乗則で重み付けしたBradley-Terryモデルと、ヘッセ行列に基づく信頼区間を用いています。
投票
品質Eloは、当社が募集したパネルがブラインド方式で行う一対比較の選好投票のみを基にしています。各比較では、2つの異なるモデルが同じタスクのために構築した2つのシーンをパネル参加者に提示します。パネル参加者は両方を操作し、好ましい方を選択します。AA-3D投票で投じられた一般ユーザーの票は、レーティングの計算には含まれません。
- 閲覧要件: 各シーンを少なくとも30秒間閲覧した後にのみ投票できます。これにより、第一印象ではなく、各シーンに費やした時間を踏まえた選好を反映します。
- ブラインド方式: パネル参加者には、投票後も含め、モデル名やその他の識別情報は一切表示されません。
- 品質チェック: 各セッションの比較のうち約4回に1回は、明確な合意のある正解が存在する比較です。このチェックに合格しなかったセッションは却下され、そのすべての投票が削除されます。また、品質チェック用の投票はレーティングに含まれません。
シーンの適格性
シーンをAA-3D投票に追加する前に、各シーンが動作することを確認します。いずれかのステップで不合格となったシーンは投票の対象から除外されます。
- 自動チェック: 各シーンを、ソフトウェアレンダリングを使うヘッドレスブラウザで開きます。シーンには読み込みと最初のフレームの描画に最大60秒が与えられます。さらに、レンダリングを続け、空白でない画像を表示し、オフラインでエラーなく動作する必要があります。
- レビュー: チェックに合格した各シーンは、パネル参加者に表示する前に当社がレビューします。
リーダーボード
AA-3D v1.0のグローバルリーダーボードを公開しています。
- グローバルリーダーボード: 当社が募集したパネルから寄せられた有効な投票をすべて集計します。
タスク
AA-3D v1.0には55のタスクがあります。各タスクは、回転するブラックホール、遊べるピンボール台、コロッセオなど、1つのインタラクティブなシーンについて書かれた説明です。説明ではシーンが表示すべき内容とユーザーの操作方法を定め、実装はモデルに任せます。
タスクは、名所と実在の場所、機械、自然現象、生き物、ゲーム・スポーツ・操縦、宇宙、物語とファンタジーの7つの分野にわたります。
デフォルトの生成設定
すべてのモデルを、当社のオープンソースのエージェントハーネスであるStirrupで実行します。各タスクは、ネットワークにアクセスできない専用のサンドボックスで実行されます。
| 設定 | 値 |
|---|---|
| タスクあたりの試行回数 | 1 |
| エージェントのターン数 | 最大250 |
| 制限時間 | タスクあたり3時間 |
| 計算リソース | CPU 4コア、メモリ8 GB、GPUなし(WebGLはソフトウェアでレンダリング) |
| 出力 | アセットを含む1つのHTMLページ(最大200 MiB、同梱のthree.jsとRapierライブラリを除く) |
| ツール | three.js 0.186.0、Rapier 0.20.0(任意)、Blender 4.5(任意)、Python 3、Node.js 22、モデルが自身の成果物をテストするためのヘッドレスChromiumブラウザ |
| アセットライブラリ | Poly Haven、ambientCG、Kenney、Quaternius、KayKitの任意で使えるCC0のライティング、マテリアル、3Dモデル、キャラクター、アニメーションクリップ |
設定は、AA-3D投票で使用するすべてのシーンを通じて、各モデルで一定に保たれます。
モデルとプロバイダーの掲載基準
当社は、人気があり高性能なAIモデルを分析・比較し、ユーザーの選択に役立てることを目指しています。そのため、業界での重要性と競争力を検証し、新しいモデルやプロバイダーの掲載可否を評価します。基準は継続的に改善しており、ご意見やご提案を歓迎します。モデルやプロバイダーを提案するには、お問い合わせページからご連絡ください。
独立性に関する声明
ベンチマークは、厳格な独立性と客観性をもって実施しています。Artificial Analysisへの掲載や好意的な結果の見返りとして、プロバイダーから報酬を受け取ることはありません。