Open CaptchaWorld: Комплексная веб-платформа для тестирования и бенчмаркинга мультимодальных агентов на основе больших языковых моделей

Open CaptchaWorld: A Comprehensive Web-based Platform for Testing and Benchmarking Multimodal LLM Agents

May 30, 2025

Авторы: Yaxin Luo, Zhaoyi Li, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Xiaohan Zhao, Zhiqiang Shen

cs.AI

Аннотация

CAPTCHA представляют собой критическое препятствие для развертывания веб-агентов в реальных приложениях, часто блокируя их выполнение сквозных задач автоматизации. Хотя современные мультимодальные агенты на основе LLM продемонстрировали впечатляющие результаты в статических задачах восприятия, их способность справляться с интерактивными, многошаговыми задачами, такими как CAPTCHA, остается в значительной степени неисследованной. Чтобы устранить этот пробел, мы представляем Open CaptchaWorld — первый веб-ориентированный бенчмарк и платформу, специально разработанные для оценки визуального мышления и интерактивных способностей агентов на основе MLLM с помощью разнообразных и динамичных CAPTCHA-головоломок. Наш бенчмарк охватывает 20 современных типов CAPTCHA, включая 225 задач, аннотированных с использованием нового метрического показателя, который мы предлагаем: CAPTCHA Reasoning Depth (Глубина рассуждений CAPTCHA), который количественно определяет количество когнитивных и моторных шагов, необходимых для решения каждой головоломки. Экспериментальные результаты показывают, что люди стабильно достигают почти идеальных показателей, тогда как передовые агенты на основе MLLM испытывают значительные трудности, с показателями успеха не более 40,0% у Browser-Use Openai-o3, что значительно ниже человеческого уровня в 93,3%. Это подчеркивает Open CaptchaWorld как важный бенчмарк для диагностики ограничений современных мультимодальных агентов и направления разработки более устойчивых систем мультимодального мышления. Код и данные доступны по ссылке: [указанный URL].

English

CAPTCHAs have been a critical bottleneck for deploying web agents in real-world applications, often blocking them from completing end-to-end automation tasks. While modern multimodal LLM agents have demonstrated impressive performance in static perception tasks, their ability to handle interactive, multi-step reasoning challenges like CAPTCHAs is largely untested. To address this gap, we introduce Open CaptchaWorld, the first web-based benchmark and platform specifically designed to evaluate the visual reasoning and interaction capabilities of MLLM-powered agents through diverse and dynamic CAPTCHA puzzles. Our benchmark spans 20 modern CAPTCHA types, totaling 225 CAPTCHAs, annotated with a new metric we propose: CAPTCHA Reasoning Depth, which quantifies the number of cognitive and motor steps required to solve each puzzle. Experimental results show that humans consistently achieve near-perfect scores, state-of-the-art MLLM agents struggle significantly, with success rates at most 40.0% by Browser-Use Openai-o3, far below human-level performance, 93.3%. This highlights Open CaptchaWorld as a vital benchmark for diagnosing the limits of current multimodal agents and guiding the development of more robust multimodal reasoning systems. Code and Data are available at this https URL.