OpenGVLab/MMT-Bench

MMT-Bench是一个全面的多模态基准测试数据集，旨在评估大型视觉语言模型（LVLMs）在需要专家知识和视觉识别、定位及推理的多模态任务中的表现。该数据集包含31,325个精心策划的多项选择视觉问题，涵盖了32个核心元任务和162个子任务，涉及车辆驾驶和具身导航等多种多模态场景。数据集分为四个文件，分别用于本地模型评估和服务器评估，并提供了处理多图像任务的不同方式。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视觉语言模型快速演进的背景下，MMT-Bench数据集通过精心设计，构建了一个覆盖广泛多模态任务的评估基准。其构建过程涉及从自动驾驶、具身导航等多样化现实场景中，系统性地收集并筛选了31,325道多选视觉问题。这些问题被细致归类为32个核心元任务和162个子任务，确保了任务体系的层次性与完整性。数据集的构建强调对专业知识和深度视觉识别、定位与推理能力的考察，旨在全面追踪模型在复杂多模态理解中的表现。

特点

MMT-Bench的显著特点在于其前所未有的任务覆盖广度与深度，为大规模视觉语言模型提供了多维度的评估框架。数据集不仅包含海量视觉问题，还通过任务地图的引入，支持对模型在领域内及跨领域任务性能的系统分析。其设计特别考虑了多图像输入的评估需求，提供了原始分离图像与合并图像两种数据格式，以适应不同模型架构的处理能力。这种设计使得该基准能够有效揭示模型在专家级多模态任务中的优势与局限。

使用方法

为有效利用MMT-Bench进行评估，研究者可通过集成的VLMEvalKit工具包进行操作。数据集提供了局部评估用的验证子集（VAL）和完整评估用的全量数据集（ALL），每种又区分多图像分离（MI）与合并版本。用户需根据其模型是否支持多图像输入来选择合适的文件版本进行评估。对于全面性能测试，可进一步将结果提交至指定的在线评估服务器，从而在统一的基准下比较不同模型的综合能力，推动通用多模态智能的发展。

背景与挑战

背景概述

随着大规模视觉语言模型在通用多模态应用领域的迅猛发展，现有评估基准在任务覆盖范围和能力测试深度上逐渐显现出局限性。为应对这一挑战，OpenGVLab团队于2024年推出了MMT-Bench，这是一个旨在全面评估大规模视觉语言模型在复杂多模态任务中表现的综合基准。该数据集由31,325个精心构建的多选题组成，涵盖自动驾驶、具身导航等多样化场景，涉及32个核心元任务和162个子任务，其广泛的任务图谱设计为探索模型的领域内外泛化能力提供了结构化框架。MMT-Bench的建立标志着多模态评估从基础能力测试向专业知识和深层推理评估的重要演进，为下一代通用多模态智能模型的发展提供了关键参照。

当前挑战

MMT-Bench致力于解决大规模视觉语言模型在实现通用多模态智能过程中面临的核心挑战：如何系统评估模型在需要专家知识和深度视觉理解的复杂任务上的表现。具体而言，该数据集构建过程中需克服多模态任务体系的结构化定义难题，确保162个子任务既能覆盖广泛领域，又能体现层次化的能力要求。同时，数据收集与标注需平衡规模与质量，在涵盖31,325个样本的基础上保证视觉问题的专业性和答案的精确性。此外，为适应不同模型架构，数据集需提供多图像样本的两种处理格式，这对评估框架的统一性和结果可比性提出了技术挑战。这些设计上的复杂性使得MMT-Bench成为推动多模态模型向更高阶认知能力发展的重要试金石。

常用场景

经典使用场景

在视觉语言模型研究领域，MMT-Bench作为一项综合性基准测试，其经典使用场景聚焦于评估大型视觉语言模型在多样化多模态任务中的表现。该数据集通过涵盖车辆驾驶、具身导航等现实场景，构建了包含31,325个多选视觉问题的庞大集合，旨在系统检验模型在视觉识别、定位与推理等核心能力上的深度与广度。研究者可借助其任务图谱分析模型在领域内外的泛化性能，为模型优化提供精准的量化依据。

实际应用

在实际应用层面，MMT-Bench为自动驾驶、机器人导航等需高度多模态感知的领域提供了可靠的模型验证工具。其涵盖的复杂场景问题能够模拟真实世界中的视觉推理挑战，助力开发团队筛选出具备强鲁棒性与准确性的视觉语言模型。通过评估模型在细分任务如物体追踪、场景解析的表现，可加速技术落地，为智能系统在动态环境中的决策提供关键支持。

衍生相关工作

围绕MMT-Bench，学术界已衍生出一系列重要研究工作。例如，基于其构建的评估框架VLMEvalKit被广泛用于各类开源与私有模型的性能对比；同时，该基准激发了针对多图像输入处理、跨任务迁移学习等方向的模型创新。多项研究借鉴其任务分类体系，进一步拓展了多模态评估的维度，为下一代通用基础模型的研发奠定了方法论基础。