SenseNova-U1 Infographic V2：50.3 分的評測範圍與資訊圖表邊界

專用模型 / 資訊圖表

資訊圖表同時考驗語意規劃、層級安排、圖示與文案的對齊，以及字形是否清晰可讀。SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V2 釋出完整權重，並在 BizGenEval hard 切分上報出 50.3 分；這項成績談的是專用資訊圖表生成，而非攝影或自由插畫。

路由會把不同的參數子空間分配給不同的視覺語言模式。若 p_i=softmax(g(h))_i，一層可以寫成：

y=Σ_i p_i·T_i(h)

專用化訓練捕捉的是標題、資料區塊、連接線與裝飾元素的統計特性。模型仍可能拼錯罕見名稱、單位或長子句，所以生成的圖只能算是視覺候選稿，而非事實來源。

模型卡在 BizGenEval hard 上列出 V2 得 50.3 分、Z-Image 得 8.2 分、Qwen-Image-2512 得 6.3 分。這組比較只在發布方那張表內成立。提示詞模板、評審與困難案例的組成都會左右結果，它確立不了通用的圖像品質排名。

生成前應先列出所有必須出現的專有名詞、數字與單位，生成後再用 OCR 逐一核對。字元正確只是第一道關卡：標題層級、箭頭指向、圖例顏色、閱讀順序與資料來源也都要檢查。

50.3 這個數值只屬於具名的 BizGenEval hard 設定。更換畫布、提示詞模板、取樣排程或評審，得到的都是另一筆結果，不能繼承已發布的分數。

資訊圖表已成為圖像生成的獨立分支

早期的文字轉圖像基準獎勵的是語意相似度與整體美感。資訊圖表還要求標題、數字、圖示與連接線彼此一致。因此 Infographic V2 算不上加了風格關鍵字的通用模型；它是圍繞版面與密集文字構圖再訓練的專用 checkpoint。

它在 BizGenEval hard 切分上的 50.3 分，讓這種專用化變得具體可見。同一張官方表中，Z-Image 為 8.2 分，Qwen-Image-2512 為 6.3 分。這個差距是該發布方基準內的證據，不能證明 V2 在攝影、人像或自由插畫上同樣領先。

h′=Σ_{e∈TopK(g(h))} p_e(h)·E_e(h)

資訊圖表把圖像、字元、圖示與版面關係揉合在一起。MoT 路由把每個 token 送往一小組專家，不必為每個 token 執行全部專家，就能擴大總容量。

50.3 分的結果屬於官方 BizGenEval hard 表。要對外發布，仍得用 OCR 核對名稱、數字與單位，並由人工檢查箭頭、圖例與閱讀順序。

論文、程式碼與權重可從 SenseNova-U1 原始碼儲存庫，以及 Infographic V2 權重與基準頁面取得。

三列數據都出自同一張官方 hard 切分表，在該表內可以互相比較。它們構不成通用的圖像品質排行榜。

把提示詞裡的每個專有名詞、數字與單位列出來，再對生成結果執行 OCR。字元正確只是第一道關卡：標題層級、箭頭指向與圖例顏色也必須保持一致。

多語言長字串與混用單位特別容易出現錯誤斷行與錯字替換。請保留可編輯的原始資料，把生成的 PNG 當作版面候選稿，而非未經核實的事實成品。

評分器不等於讀者。罕見名稱、冗長單位、註腳與密集表格裡，仍可能藏著偽字、錯字替換與糟糕的自動換行。

50.3 分的結果屬於模型卡所列的 BizGenEval hard 設定。更換畫布、提示詞模板、取樣排程或評審，都會產生另一筆結果，無法繼承已發布的分數。

模型名稱、數字與限制均可追溯至下列論文、儲存庫或模型卡。