MVBench
OpenGVLab 20 项时序视频任务基准
基本信息
30 秒看懂
20 项时序视频任务的多选基准（单帧答不了），准确率口径；专测时间理解，历史模型在此明显低于其图像榜成绩，读分时与图像能力分开设。
采用格局：GLM 引用；CVPR 2024
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 1 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
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
查看模型变体与证据
MVBench 77.8
数据缺口（本页暂未收录）
- 评测版本与子集（例如部分评测有 Diamond、Verified 等官方变体）以及数据集规模
- 各厂商使用的执行框架（harness / scaffold）与 Agent 工具配置
- 推理档位（reasoning effort）、采样参数（temperature / top-p）、运行次数与分数聚合方式
- 指标对应的随机猜测基线（chance baseline）与人类基线的实验条件
- 测试集污染检测结论，以及是否已饱和的结构化标注
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。