본 논문은 Vision-Language Model (VLM)의 공간 추론 능력을 평가하기 위한 동적 벤치마크 DynaSolidGeo를 소개합니다. DynaSolidGeo는 3D 기하 문제를 다루며, 2D 평면 기하에 국한된 기존 벤치마크의 한계를 극복하고자 합니다. 503개의 전문가가 큐레이션한 질문을 기반으로 무한히 다양한 멀티모달 텍스트-시각 인스턴스를 생성할 수 있으며, 정답 정확도뿐만 아니라 추론 과정 평가를 통해 모델의 논리적 타당성과 인과적 일관성을 측정합니다. 실험 결과, 다양한 VLM 모델에서 성능 격차가 크고, 동적 설정에서 성능 저하가 심하며, 정신적 회전과 시각화와 같은 고차원 공간 지능을 요구하는 작업에 취약함을 보였습니다.
