? 基准概览
MMBench是由上海人工智能实验室推出的多模态大模型评估体系，专注于全面测评视觉-语言模型的综合能力。
核心组成：
- 20+能力维度评估框架
- 15,000+高质量测试样本
- 覆盖图像理解、视频理解等多模态任务
- 标准化评估协议
- 动态排行榜系统
- 细粒度诊断分析
基准特色：多模态覆盖、中国视角、细粒度评估、持续演进
? 核心应用场景
? 多模态研究
为学术界提供标准化的多模态模型评估方法
? 工业界模型开发
指导企业优化多模态模型的关键能力
? 技术评测
媒体和评测机构进行模型横向对比的权威基准
? 跨文化评估
特别关注中文场景和多文化背景下的模型表现
? 使用模式
? 开放获取
评估数据集和工具链完全开源
? 在线提交
支持模型结果在线提交和自动评分
? 本地评估
提供完整的本地评估工具包
? 持续更新
定期扩展评估维度和测试样本
? 评估规模
"已评估50+个主流多模态模型" - 2023年数据
"覆盖图像、视频、图文多模态任务" - 任务类型
"特别包含20%中文特色测试样本" - 文化考量
? 核心评估维度
基础视觉能力
- 物体识别
- 场景理解
- OCR文字识别
高级认知能力
- 视觉推理
- 常识推理
- 因果推断
跨模态理解
- 图文匹配
- 视觉问答
- 视频理解
文化适应性
- 中文场景
- 本土文化
- 地域特色
创造性能力
- 视觉描述
- 故事创作
- 多模态生成
社会价值观
- 伦理判断
- 文化敏感性
- 内容安全性
关键词：MMBench，多模态评估，视觉语言模型，上海AI实验室，多模态基准测试，中文多模态评估，VLM测评
一个综合性的大模型中文评估基准