MMBench（mmbench.opencompass.org.cn）是由上海人工智能实验室、南洋理工大学、香港中文大学、新加坡国立大学和浙江大学的研究人员联合推出的多模态基准测试平台。该平台旨在构建一套全面的多模态大模型能力评测体系，从感知到认知能力逐级细分评估，覆盖20项细粒度能力维度。MMBench从互联网与权威基准数据集采集约3000道单项选择题，打破常规一问一答的评估模式，采用循环打乱选项验证输出结果的一致性，并基于ChatGPT精准匹配模型回复至选项，为多模态模型提供可靠、全面的性能评估。平台提供多语言支持、数据可视化及官方评估工具，帮助研究者和开发者深入了解多模态技术的发展水平，推动相关领域的技术进步。

官方入口

MMBench 官方入口
https://mmbench.opencompass.org.cn/?utm_source=

核心功能

• 细粒度能力评估：将多模态能力细分为感知、推理等多个维度，针对每个维度设计相关问题，全面评估模型的细粒度能力。
• 大规模多模态数据集：提供约3000个多项选择题，覆盖20种能力维度，支持模型在多种场景下的性能测试。
• 创新评估策略：采用循环评估策略，通过多次循环推理测试模型稳定性，减少噪声影响，提供更可靠的评估结果。
• 多语言支持：提供英文和中文版本的数据集，支持对模型在不同语言环境下的能力评估。
• 数据可视化：支持数据样本的可视化展示，帮助用户更好地理解数据结构和内容。
• 官方评估工具：提供VLMEvalKit工具，支持对多模态模型的标准化评估，并可用于提交测试结果获取准确率。
• 基准测试与排行榜：排行榜展示不同模型在MMBench数据集上的性能表现，为研究者提供参考依据。

用户群体

MMBench主要面向人工智能领域的研究人员、算法工程师、数据科学家以及高校师生。对于正在开发或优化多模态大模型的团队，该平台可用于模型性能的标准化评测与对比；对于学术研究者，可利用其数据集和评估方法开展相关实验；对于技术爱好者，可通过排行榜了解当前多模态技术的最新进展。平台适用于模型研发、学术论文实验、技术选型评估等多种场景。

使用教程

使用MMBench进行模型评估需要一定的技术基础，主要包括环境配置、数据准备、模型推理和结果评估等步骤。平台推荐使用其官方评估工具VLMEvalKit，该工具支持多种主流多模态模型的标准化评估，并提供了便捷的命令行接口。以下是详细的使用流程：

• 安装依赖：确保Python环境已配置，通过命令pip install vlmevalkit安装VLMEvalKit工具包。
• 下载数据集：从MMBench官方GitHub仓库（https://github.com/open-compass/mmbench/）下载所需数据集，选择VLMEvalKit格式或Legacy格式，例如使用wget命令获取MMBench-Dev数据集并解压。
• 加载和浏览数据：使用VLMEvalKit提供的脚本加载数据集，通过ImageMCQDataset类读取数据，利用display方法查看样本，或使用build_prompt构建多模态提示。
• 模型推理：使用python run.py –model llava_v1.5_7b –data MMBench_DEV_EN –mode infer命令对数据集进行推理，推理结果将保存为Excel文件。
• 评估模型性能：运行评估命令，将推理结果与标准答案进行匹配，计算准确率等指标，并可将结果提交至排行榜。

总结定位

MMBench作为多模态大模型评测领域的专业平台，其域名mmbench.opencompass.org.cn承载着系统化的模型能力评估服务。平台核心定位在于提供细粒度、多维度、多语言的评测体系，通过创新评估策略和标准化工具，帮助研究者客观衡量模型性能。对于需要验证模型效果、对比不同方案或开展学术研究的用户，MMBench提供了从数据到工具再到排行榜的完整解决方案。其评估结果可作为模型优化的重要参考，推动多模态技术向更高水平发展。

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