本研究提出了T2ICountBench基准，用于评估文本到图像生成模型的计数能力。研究发现，现有模型在生成物体数量时表现不佳，尤其在数量较多时准确率显著下降。

谷歌揭秘大模型计数能力不足的原因是嵌入维度不够大，词向量无法保持正交性。词汇量的增加是导致大模型计数能力下降的主要原因。作者认为这项研究划定了大模型计数能力的上下界，但仍有改进空间。