Video-MME
Video-MME是专注于多模态大型语言模型在视频分析领域性能评估的基准测试平台，核心定位为学术研究领域的标准化视频多模态能力评估工具
Video-MME是专注于多模态大型语言模型在视频分析领域性能评估的基准测试平台，核心定位为学术研究领域的标准化视频多模态能力评估工具。平台支持多维度视频理解能力测试，覆盖不同时长视频样本库，提供量化的模型性能对比报告。目标用户为多模态大模型研究人员、高校计算机相关专业师生、AI企业算法开发团队，可应用于模型迭代效果验证、不同架构模型横向对比、学术论文实验支撑、视频多模态算法落地前测试等场景。
- 适用对象
- 多模态大模型研究人员(模型性能验证场景)
- 主要功能
- 多维度能力测评、多元视频样本库
- 计费方式
- 免费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.06.14（138 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#4751
分类内排名
#54 / 188
累计站内点击
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近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Video-MME是什么，怎么使用？
约 4 分钟Video-MME是专注于多模态大型语言模型在视频分析领域性能评估的基准测试平台，核心定位为学术研究领域的标准化视频多模态能力评估工具。平台支持多维度视频理解能力测试，覆盖不同时长视频样本库，提供量化的模型性能对比报告。目标用户为多模态大模型研究人员、高校计算机相关专业师生、AI企业算法开发团队，可应用于模型迭代效果验证、不同架构模型横向对比、学术论文实验支撑、视频多模态算法落地前测试等场景。
主要功能
- 多维度能力测评：平台设置基础感知、逻辑推理、时序理解、知识关联、生成表达五大类评估维度，每个维度下细分12项具体评估指标，测试过程中系统会自动匹配对应类型的视频样本与问题，输出各维度的得分分布，可直观呈现模型在不同能力方向上的表现差异。
- 多元视频样本库：平台内置覆盖15秒到30分钟不同时长的视频样本，内容包含生活记录、科普讲解、影视片段、赛事直播、教学演示等20余个场景，样本均经过多轮标注校验，标注信息包含时序节点、核心事件、语义关联等内容，可满足不同评估场景的样本需求。
- 标准化评估流程：用户上传待评估模型的推理接口后，平台会自动按照预设流程分发测试样本、收集模型输出结果、对照标注答案进行自动评分，全程无需人工干预，评估过程遵循统一的评分规则，可降低人工评估带来的主观误差，提升评估结果的一致性。
- 性能对比分析：完成模型评估后，平台会自动生成详细的对比报告，可将当前模型的测试结果与平台收录的公开多模态大模型测试数据进行横向对比，同时支持用户自定义对比组，展示不同模型在各评估维度上的得分差异，为模型优化提供方向参考。
- 结果导出服务：评估完成后，用户可选择导出完整的评估报告，报告包含各维度得分明细、错题示例、对比分析图表等内容，支持JSON、PDF、CSV三种导出格式，导出的内容可直接用于学术论文实验部分的素材，也可用于内部算法迭代的记录文档。
- 自定义测试集：平台支持用户上传自定义的视频样本与对应标注数据，搭建专属测试集，用户可根据自身研究方向设置评估维度与评分规则，针对特定场景的视频理解需求开展定向测试，满足垂直领域多模态模型的个性化评估需求。
怎么使用
- 第一步，访问Video-MME官方主页，浏览平台介绍、评估维度说明、样本库构成等公开信息，了解平台的评估规则与适用范围，确认是否符合自身的评估需求。第二步，点击页面中的数据集申请入口，按照要求填写个人身份、所属机构、使用用途等信息，提交后等待审核，审核通过后即可获取完整的测试数据集与接入文档。第三步，根据接入文档的要求，完成待评估模型的接口适配，按照规定的格式处理视频输入与输出返回，确保模型可以正确响应平台的测试请求。第四步，在平台上传模型接口信息，选择需要使用的评估维度与测试集范围，启动评估任务，平台会自动调度资源完成测试，过程中可实时查看任务进度。第五步，任务完成后在个人中心查看评估报告，可选择与公开模型数据进行对比，或者导出报告用于后续研究，也可将测试结果提交至平台的公开榜单参与排名。
适合什么人群
- 多模态大模型研究人员(模型性能验证场景)
- 高校计算机专业师生(学术论文实验场景)
- AI企业算法开发团队(模型迭代优化场景)
- 视频分析算法工程师(落地效果测试场景)
- AI领域测评机构(多模态模型对比场景)
- 跨模态学习方向研究者(算法效果验证场景)
总结
这是一个面向多模态大模型视频理解方向的专业基准测试平台，区别于仅针对静态图像或短文本的多模态评估工具，它的核心特点是聚焦于连续视频数据的理解能力测试，覆盖了从短时视频到长视频的不同场景，填补了过往多模态评估中时序理解能力测试不足的空白。平台的评估维度设计贴合当前多模态大模型的实际应用需求，不仅包含基础的内容识别，还涉及逻辑推理、时序关联、长时记忆等更深层的能力测试，评估流程标准化程度高，可有效降低不同研究团队评估结果的差异。目前该基准测试已经被多篇顶会论文引用，相关的测试结果也成为行业内衡量多模态大模型视频理解能力的重要参考，对于开展视频多模态相关研究的团队来说，是一个实用的评估工具。
价格与免费额度
Video-MME面向非商业研究用途的用户提供免费使用权限，免费版本可使用全部公开数据集与标准评估功能，支持最多同时运行2个评估任务，导出报告无次数限制。该平台暂无商业付费版本，若企业或机构有商业场景的使用需求，可通过页面的联系方式与开发团队沟通授权事宜，商业授权的价格会根据使用场景、使用时长、需求定制范围进行单独评估，建议非商业研究的用户直接申请免费权限即可满足常规评估需求。
优点与不足
优点
- 评估维度覆盖全面，包含基础感知到时序推理的多层级能力，可全方位呈现模型的视频理解能力
- 视频样本库覆盖不同时长与多个场景，且标注质量经过多轮校验，评估结果参考性较强
- 评估流程自动化程度高，用户仅需完成模型接口适配即可开展测试，降低评估的人力成本
- 支持自定义测试集功能，可满足不同垂直领域的个性化评估需求，适用场景更灵活
- 提供公开模型对比榜单，可直观查看当前模型在同类产品中的表现，为优化提供方向
不足
- 数据集申请需要审核，且仅对非商业研究用途开放，商业机构使用存在一定限制
- 平台暂无可视化的模型调试功能，模型接入前需要用户自行完成本地适配，对新手有一定门槛
- 长视频测试的任务耗时较长，30分钟时长的视频单批次测试通常需要数小时才能完成
- 目前仅支持英文的问题与输出评估，针对中文多模态模型的适配度有待提升
能帮你做的 8 件事
- 01多维度能力测评
- 02多元视频样本库
- 03标准化评估流程
- 04性能对比分析
- 05多模态大模型评估场景的常用方案
- 06视频理解基准测试场景的常用方案
- 07多模态大模型研究人员(模型性能验证场景)的日常效率工具
- 08零成本体验完整核心功能
更新历史
- Video-MME 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
申请数据集需要满足什么条件？
目前数据集仅对从事多模态大模型相关研究的非商业用户开放，申请时需要填写真实的个人身份信息、所属机构、研究方向以及具体的使用用途，开发团队会在3-5个工作日内完成审核。如果是高校或科研机构的用户，使用所属机构的官方邮箱提交申请可以提升审核通过率，若申请被驳回，可按照回复的补充要求完善信息后再次提交，商业用途的申请需要单独与团队沟通授权方案。
平台支持评估的模型有哪些类型？
平台支持所有具备视频输入与文本输出能力的多模态大模型，无论是开源模型还是自研模型都可以接入评估，接入前需要按照平台提供的接口文档完成适配，确保模型可以接收平台发送的视频帧序列与问题指令，并按照指定格式返回文本回答。目前平台已经适配了主流的开源多模态模型的接入示例，用户可以参考示例快速完成适配，对于自定义结构的模型，只要符合输入输出的格式要求即可正常参与评估。
评估结果是否可以用于学术论文发表？
平台的评估结果完全可以用于学术论文的发表，开发团队已经在相关顶会发表了该基准测试的配套论文，用户在论文中使用评估结果时，按照平台提供的引用格式标注对应的参考文献即可。如果用户需要更详细的评估数据支撑论文内容，也可以在导出报告时选择完整数据版本，包含每个测试样本的模型输出与得分明细，满足学术论文的实验数据支撑需求，目前已有多篇顶会论文使用该基准的测试结果作为实验依据。
长视频评估的耗时大概是多久？
长视频评估的耗时取决于视频的时长、测试样本的数量以及待评估模型的推理速度，通常情况下，单条10分钟时长的视频测试，配合10个相关问题，在模型推理速度正常的情况下，单条测试耗时在1-2分钟左右，若使用包含100条长视频的测试集，整体评估耗时在2-3小时左右。如果是30分钟时长的长视频测试集，整体耗时可能达到5-8小时，任务运行过程中用户可以关闭页面，平台会在任务完成后通过预留的邮箱通知用户，无需一直保持页面在线。
是否支持上传自己的视频样本做测试？
平台支持用户上传自定义的视频样本与标注数据搭建专属测试集，上传的视频需要满足格式要求，支持MP4、AVI等常见格式，单条视频大小不超过2GB，同时需要按照平台提供的模板填写对应的标注信息，包括问题、标准答案、评分规则等内容。自定义测试集仅用户本人可见，不会被公开到平台的公共样本库中，用户可以使用自定义测试集完成定向场景的评估，比如针对安防监控视频、教育教学视频等垂直场景的专项能力测试，满足个性化的评估需求。
平台的公开榜单是如何更新的？
公开榜单的测试数据全部来自用户自愿提交的评估结果，用户完成模型评估后，可以选择是否将测试结果提交至公开榜单，提交时需要填写模型的名称、所属机构、相关论文链接等信息，开发团队会对提交的信息与测试结果的真实性进行审核，审核通过后即可在公开榜单展示。榜单会按照综合得分进行排序，同时展示各维度的细分得分，所有提交的模型信息与测试结果都对所有用户公开，用户可以参考榜单数据了解当前多模态大模型视频理解能力的发展情况。
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从官方入口了解最新功能与使用方式。
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