MMBench 官网介绍
MMBench 是由OpenCompass推出的多模态大模型评估基准平台，专注于对视觉语言模型（LMM）进行系统性测评。平台通过科学的评估体系和多样化的测试场景，量化模型在图像理解、跨模态推理等任务中的表现，为学术界和工业界提供权威的模型性能参考。其特色在于整合了大量公开及私有模型的测评数据，并通过排行榜形式直观展示模型优劣，推动多模态技术的迭代与优化。
MMBench 官网地址
官网地址为https://mmbench.opencompass.org.cn/leaderboard，直接访问可查看实时更新的模型评估排行榜及详细测评数据。
网址预览
MMBench 主要功能
多维度模型评估：
基于LR（语言理解）、AR（答案相关性）、RR（推理鲁棒性）等核心指标，对模型在医疗、图像描述、逻辑推理等场景下的表现进行量化评分。例如Gemini-2.5-Pro在整体评分中以88.5分位居榜首，展现出较强的综合能力。
公开排行榜展示：
按模型类别（如Gemini、Qwen、InternVL等）和发布时间排序，清晰呈现各模型的参数规模、测评时间及具体得分，支持用户横向对比不同模型的性能差异。
测评数据提交与验证：
接受开源模型、私有模型的测评结果提交，通过审核后在排行榜中添加“Verified”标签（如SenseNova-V6-Pro、Qwen2.5-VL-72B等），保证数据的权威性。
MMBench 使用场景
学术研究场景：
研究团队通过对比InternVL3-78B与GPT-4.1在“图像语义理解”场景中的得分差异，为论文提供数据支撑，或针对性优化模型架构。
企业技术选型：
科技公司在部署多模态应用（如智能客服、医疗影像分析）前，参考排行榜中模型在垂直领域的表现（如BailingMM-Pro在金融数据理解中的得分），筛选最适配业务需求的技术方案。
模型优化迭代：
开发者基于测评结果定位模型短板，例如某模型在“跨模态逻辑推理”场景中得分较低，可针对性调整训练数据或算法策略。
MMBench 适用人群
多模态AI研究者：需通过权威数据支撑研究、追踪技术前沿的学术界人士。
企业技术决策者：根据测评结果进行模型选型，降低技术投入风险的管理层或架构师。
AI工程师：负责模型落地与优化，依赖评估数据制定调优方案的开发人员。
数据统计
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