MMVU

专家级多学科视频理解基准

基本信息

类别
多模态
官网 / 数据集
https://mmvu-benchmark.github.io/

30 秒看懂

3,000 道专家标注视频理解题(27 学科、4 大领域),准确率口径,榜上带 Human Expert 行;读分时直接对标人类专家线,专看「专家级跨学科视频推理」差距。

采用格局:GLM 引用;CVPR 2025,Yale-NLP

评分协议

这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页;各厂商实际使用的执行框架(harness)与推理档位(effort)已逐条写在下方引用卡里。

可比性提示:同一评测的分数是「实验配置」的产物:只要评测版本(variant)、执行框架(harness)、推理档位(reasoning effort)、工具、采样参数、运行次数或聚合方式有任何一项不同,数字就不能直接横向比较。下方各厂商的分数如未写明协议细节,请只当作方向参考。

模型发布采用时间轴

共收录 5 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20

2026
2026-08-26 Z.ai / 智谱 GLM·国内

GLM-5.3-Flash

参数320B-A18B MoE模态文本·图像·视频

GLM-5.3-Flash 以「Frontier Intelligence, Flash Cost」为定位发布,是 GLM-5 系列首个原生多模态模型(320B 总参/18B 激活,发布前以 ox-alpha 匿名测试)。已收录 16 项评测集中于终端编码、Agent 工具使用与视觉理解:亮点 Terminal-Bench 2.1 84.3、GDPval-AA v2 Elo 1773。

开源权重原生多模态高性价比编码与 Agent

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MMVU 80.5
2026-08-03 Alibaba / Qwen·国内

Qwen3.8-Max

参数2.4T(激活 95B)模态文本·图像·视频

通义将 Qwen3.8-Max 定位为当前 Qwen 家族最强大的模型,基于 Qwen 3.5 架构将参数规模扩展至 2.4 万亿(激活参数 95B),在编程、办公、科研与长周期任务上全面提升,并成为首个开源权重的 Qwen-Max 级模型(权重于下周发布)。已收录评测覆盖智能体编码与办公、多模态理解与操作、视频理解及长上下文等领域,Terminal-Bench 2.1 86.6、PaperBench 93。

开源权重(预告)多模态智能体长周期任务编程与办公

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MMVU 82.4
2026-03-10 ByteDance Seed / 豆包·国内

Seed 2.0-Lite

模态文本·图像·音频·视频

字节 Seed 系列页将 Seed2.0 Lite 定位为 Seed 基础模型系列首个全模态(omni-modal)理解模型,原生支持视频、图像、音频与文本的统一理解,并升级 Agent、Coding 与 GUI 能力,兼顾输出质量与响应速度,适合通用生产级场景。已收录评测覆盖文本智能体与编码、多模态理解、GUI 操作及视频与音频理解等领域,GPQA Diamond 88.4%、OSWorld Verified 64.4%。

全模态理解生产级通用GUI 操作智能体

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Video Knowledge 76.7
2026-02-26 ByteDance Seed / 豆包·国内

Seed 2.0-Mini

模态文本·视频·音频

官方 Seed2 系列页将 Mini 列为该代更小档位(Seed2.0 Mini 0215 快照),本页仅在视频/视听理解评测表收录其数据。已收录 28 项评测集中于长视频、流式视频与视听理解:亮点 Video-MMMU(Video Knowledge)80.6、Video-MME(Long Video)81.2。

小尺寸档位视频理解视听理解

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Video Knowledge 69
2026-01-27 Moonshot AI / Kimi·国内

Kimi K2.5

上下文256K模态文本·图像·视频

发布文以“视觉智能体智能”为题,将 K2.5 定位为在 K2 基础上经 15T 视觉+文本混合语料继续预训练的原生多模态模型,Agent Swarm 最多 100 个子智能体/1500 步。45 项评测覆盖视觉理解、视频、智能体搜索与编码,亮点为 OCRBench 92.3 与 BrowseComp(Agent Swarm 模式)78.4。

原生多模态Agent Swarm长上下文视频理解

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MMVU 80.4

数据缺口(本页暂未收录)

以上字段暂缺时,本页不虚构数字;后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。

复现入口

引用

本页数据更新于 2026-09-20,依据厂商发布材料真实抓取;发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。