快速了解：MMBench
是什么：多模态模型性能评估基准
适合
关注 大模型、大模型评测 相关场景的用户；主要在 全球用户 下使用 AI 工具的用户
注意
若你期望完全离线、私有化部署且不接受任何联网服务，请优先评估企业版或自建方案。
同类备选
- AutoDL.Art AI模型训练与部署平台
- AI Ping AI智能评测与推荐平台
- K2-上海交通大学 上海交大开源语音识别工具
本站观察
站内已收录的对照
- MMBench 浏览 428 · 更新于 2026年4月15日 最近检测：官网可打开
- AutoDL.Art 浏览 718 · 更新于 2026年4月15日 最近检测：官网可打开
- AI Ping 浏览 663 · 更新于 2026年4月15日 最近检测：官网可打开
- K2-上海交通大学 浏览 654 · 更新于 2026年4月15日 直连不通，或需科学上网/代理
- 通义万相 浏览 637 · 更新于 2026年4月15日 最近检测：官网可打开
https://mmbench.opencompass.org.cn/leaderboard 是 MMBench 的官方排行榜页面，由 OpenCompass 社区维护。MMBench（Multi-Modal Benchmark）是一个多模态基准测试平台，旨在评估大型视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的多模态理解能力。该排行榜展示了不同模型在 MMBench 测试集上的性能表现，为研究人员、开发者以及 AI 社区提供了一个直观的比较平台。
网站功能与内容
-
模型性能排行榜
- 该页面列出了参与评测的多种多模态 prawie:11大语言模型（LLMs）和视觉-语言模型的性能数据。
- 排行榜通常按模型的综合得分排序，并可能包括细分能力（如感知、推理、语言理解等）的具体得分。
- 常见的模型包括开源模型（如 LLaVA、Qwen-VL）和商业模型（如 GPT-4o、Gemini），具体取决于提交和评测的更新情况。
-
评测维度
- MMBench 涵盖约 3000 道多选题，涉及 20 个细粒度能力维度，例如目标检测、文字识别、关系推理、逻辑推理等。
- 排行榜可能展示模型在这些具体任务上的表现，帮助用户了解模型的强项和短板。
-
数据提交与更新
- 开发者可以通过提交评测结果参与排行榜，提交方式通常是将模型输出文件（如 Excel 格式）上传至指定链接（例如 https://mmbench.opencompass.org.cn/mmbench-submission）。
- 排行榜会定期更新，以反映最新的模型性能和技术进步。
-
可视化与对比
- 网站提供直观的表格或图表形式展示数据，便于用户对比不同模型。
- 用户可以筛选或排序数据，查看特定模型或能力的详细信息。
使用场景
- 研究与开发：研究人员利用排行榜数据评估模型性能，优化算法。
- 模型选择：开发者可根据排行榜选择适合其任务的模型。
- 社区贡献：鼓励用户提交新模型结果，共建开源评测生态。
如何访问与使用
- 直接访问 https://mmbench.opencompass.org.cn/leaderboard 查看最新榜单。
- 若需参与评测，可参考 OpenCompass 的 GitHub 页面（https://github.com/open-compass/MMBench）或官方文档获取详细说明。
这个排行榜是多模态 AI 领域的重要资源，体现了 MMBench “评估全方位多模态模型能力”的目标。
