MMSI-Video-Bench

MMSI-Video-Bench – 上海AI Lab推出的空间智能视频基准

MMSI-Video-Bench，一项由上海人工智能实验室联合多家知名高校倾力打造的创新性评测工具，正以前所未有的深度和广度，解锁多模态大语言模型（MLLMs）在视频空间智能领域的潜能。它并非简单的数据集，而是一个精心设计的基准测试平台，旨在全面透视模型在模拟真实物理世界中的空间认知与推理实力。

该基准集萃取了来自25个公开数据集的精华，并辅以1个自主构建的丰富数据集，共计1278个视频片段。这些视频囊括了室内温馨场景、繁华的室外街景，乃至精密的机器人操作任务，构筑起一个真实、复杂且充满挑战的评估环境。为了确保评估的严谨性，11位在3D视觉领域深耕多年的研究专家倾注心血，精心打磨了每一道测试题目，确保了其高难度与高准确性。MMSI-Video-Bench通过分层级的任务设计，巧妙地将空间感知、动态理解、策略规划、未来预测以及跨视频的深度推理等核心能力纳入考量，从而全方位地衡量模型在视频内容洞察与决策制定上的真实水平。

MMSI-Video-Bench 的核心亮点

• 多维度能力检视：作为一款专为多模态大语言模型打造的视频空间智能评测利器，MMSI-Video-Bench 能够精准衡量模型对视频内容的多模态理解和逻辑推理能力。
• 海量多元化数据支撑：汇聚了1278个视频片段，这些素材源自25个公开数据集以及140个匿名内部视频，内容涵盖室内外各类复杂场景，为模型提供了丰富且多样的训练与测试素材。
• 专家级品质标注：所有测试题目均由3D视觉领域的专业人士悉心设计并标注，每道题目都附有详尽的解释性理由，确保了标注结果的权威性与精确性。
• 层层递进的任务体系：通过精心构建的多层级任务框架，MMSI-Video-Bench 覆盖了从基础的空间感知到复杂的跨视频推理，全面考察模型在视频空间智能方面的各项技能。
• 量化模型表现：为25个主流的开源及商业MLLMs模型提供了详尽的性能评估数据，为研究人员和开发者提供了宝贵的参考，有助于洞察模型的优势与不足，并指明优化方向。

MMSI-Video-Bench 的技术基石

• 源自真实世界的驱动：采用真实物理世界中的动态视频数据，有效摆脱了模板化生成的局限，构建了一个充满不确定性和多样性的动态测试场景。
• 跨模态信息整合：深度融合视频中的视觉、语言等多种信息流，要求模型在时空维度上精确捕捉关键的发生时机及其空间联系。
• 精心设计的任务梯度：基于感知、规划、预测和跨视频推理的四级框架，设计了涵盖时间、视角、物体等多个维度的复杂推理任务。
• 专业级的标注保障：每一项测试题目都经过3D视觉专家的严谨设计与审阅，确保了题目的精确性和无歧义性。
• 动态且真实的测试环境：通过引入真实场景中的自然行为与物理规律生成题目，迫使模型必须深入理解视频中物体间的空间关系、轨迹及其内在的因果逻辑。
• 精细化的标注体系：建立了一套细致入微的标注体系，覆盖了从基础的空间关系到高阶的因果推理，满足多层次的认知任务需求。

MMSI-Video-Bench 的资源入口

• 项目官方网站：https://rbler1234.github.io/MMSI-VIdeo-Bench.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/InternRobotics/MMSI-Video-Bench
• Huggingface数据集中心：https://huggingface.co/datasets/rbler/MMSI-Video-Bench
• arXiv技术论文链接：https://arxiv.org/pdf/2512.10863

MMSI-Video-Bench 的广阔应用前景

• 模型效能的精准评估：为多模态大语言模型在视频理解任务中的表现提供了一个权威的评估标准，帮助研究者和开发者全面掌握模型的优势与短板。
• 推动学术前沿研究：为学术界提供了一个标准化的测试平台，以研究和提升多模态模型在视频空间智能领域的性能。
• 加速技术研发进程：为开发者优化和改进多模态模型提供有力支撑，尤其是在空间感知、理解、规划和预测等关键能力方面。
• 实际应用场景的验证：适用于自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域，用于检验模型在真实世界应用场景中的表现。
• 教育与人才培养的辅助：可作为教学资源，帮助学生和研究人员深入理解和实践多模态视频理解技术。
• 模型横向对比的基石：为不同多模态模型提供了一个统一的测试基准，便于进行直观的性能比较和深入的分析。