zerobench

ZeroBench是一个为大型多模态模型设计的具有挑战性的视觉推理基准。它包含了一个主问题集，共100个高质量、手动策划的问题，覆盖了多个领域、推理类型和图像类型。这些问题设计得超出了当前前沿模型的处理能力。此外，还提供了一个包含334个子问题的子问题集，这些子问题是回答主问题所需的推理步骤。子问题相对容易，足以区分模型性能。数据集还包含一个canary字符串，用于帮助模型构建者在未来的模型训练中过滤掉zerobench数据集。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ZeroBench数据集的构建采取了对高质量问题的人工筛选和校准，涵盖多个领域、推理类型和图像类型。该数据集包含一个主集，由100个旨在超出当前前沿模型能力的问题组成，辅以334个子问题，这些子问题对应于正确回答主问题所需的推理步骤。

特点

ZeroBench的特点在于其问题的难度设计，旨在创建一个对大型多模态模型极具挑战性的视觉推理基准。该数据集不仅难度高，还提供了子问题集，使得能够区分模型在更简单问题上的性能，且包含了一个用于过滤数据集的标志性字符串，以确保数据不被用于未来模型的训练。

使用方法

使用ZeroBench数据集时，用户可通过HuggingFace的datasets库加载主问题集和子问题集。数据集以分割的形式提供，主问题集包含100个问题，子问题集包含334个子问题。使用时，需注意'question_images'特征对应的是图像文件路径，实际使用时需解码这些图像。同时，数据集不应被包含在训练语料中。

背景与挑战

背景概述

ZeroBench数据集，作为一项前沿的视觉推理基准，旨在测试大型多模态模型（LMMs）的极限。该数据集由Jonathan Roberts等研究人员于2025年创建，包含100个高质量、人工精心设计的问题，覆盖多个领域、推理类型和图像种类。ZeroBench的问题被设计和校准为超出现有前沿模型的处理能力，因而成为衡量模型性能的重要标准。该数据集的发布，对多模态模型研究领域产生了深远影响，为相关领域的研究提供了新的视角和工具。

当前挑战

ZeroBench数据集面临的挑战主要表现在两个方面：一是问题的难度设计，确保其超出现有模型的处理能力，这对问题设计者提出了极高的要求；二是数据集的质量控制，由于问题的复杂性和多样性，确保每个问题的准确性和合理性是一个巨大的挑战。此外，数据集在构建过程中还面临了如何有效区分模型性能、避免数据泄露和模型训练时的数据选择等问题。

常用场景

经典使用场景

ZeroBench数据集作为一项极具挑战性的视觉推理基准，主要被用于评估大型多模态模型在处理高难度问题时的表现。该数据集包含的主问题集经过精心设计，涵盖了多个领域、推理类型和图像类型，旨在超出当前前沿模型的处理能力。因此，其经典使用场景在于对模型进行极端条件下的性能测试，以检验模型在极限挑战下的鲁棒性和推理能力。

解决学术问题

ZeroBench解决了学术研究中对于大型多模态模型性能评估标准缺失的问题。通过提供一系列无法被现有模型解答的问题，该数据集推动了学术界对于模型泛化能力和深度推理能力的探讨，对模型评价体系的发展和完善具有重要的意义和影响。

衍生相关工作

ZeroBench数据集的发布激发了大量相关研究工作，如子问题集的构建，旨在为模型提供逐步解决复杂问题的线索。此外，该数据集还促进了针对多模态模型性能评估的新方法和指标的研究，推动了该领域学术讨论和技术进步。