실제 데스크톱 운영체제에서 개방형 컴퓨터 작업을 수행하는 멀티모달 AI 에이전트를 평가하기 위한 벤치마크 및 실행 환경입니다.
MMMU-Benchmark/MMMU
대학 수준의 여러 학문 분야 질문으로 멀티모달 모델을 평가하는 MMMU 및 MMMU-Pro 벤치마크의 평가 코드와 데이터 안내입니다.
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- 3개월 전
어떤 프로젝트인가요?
MMMU는 대학 시험, 퀴즈, 교재에서 가져온 약 11.5K개의 멀티모달 질문으로 구성된 벤치마크입니다. 6개 학문 분야, 30개 과목, 차트·다이어그램·지도·화학 구조식 등 32가지 이미지 유형을 다룹니다. 일반적인 시각 인식이 아니라 전문가 수준의 지각과 추론 능력을 평가하도록 설계되었습니다.
MMMU-Pro는 텍스트만으로 답할 수 있는 질문을 제외하고 답변 선택지를 추가했으며, 질문을 이미지에 포함하는 vision-only 설정도 제공하는 더 어려운 버전입니다. 저장소에는 두 벤치마크의 평가 코드가 각각 별도 폴더로 제공되며, development·validation·test 분할 데이터도 포함되어 있습니다.
이제 test 세트의 정답이 공개되어 validation 세트와 같은 파이프라인으로 모델을 로컬에서 채점할 수 있습니다. OpenAI 호환 엔드포인트에서 MMMU를 실행하는 커뮤니티 관리 EvalScope 연동 방법도 문서화되어 있습니다.
핵심 기능
- 016개 학문 분야와 30개 과목에 걸친 대학 수준 멀티모달 질문 11.5K개를 다룹니다.
- 02질문을 필터링하고 선택지를 추가했으며 vision-only 입력 설정을 제공하는 MMMU-Pro를 포함합니다.
- 03로컬 평가를 위한 development·validation 데이터와 공개된 test 세트 정답을 제공합니다.
- 04OpenAI 호환 모델 엔드포인트에서 사용할 EvalScope 워크플로를 문서화합니다.
활용 사례
- 학술 이미지에 대한 비전-언어 모델의 전문가 수준 추론 능력을 벤치마킹합니다.
- 더 어려운 vision-only 설정에서 멀티모달 모델을 비교합니다.
- 공개된 정답 파일을 사용해 test 세트를 로컬에서 평가합니다.
빠른 시작
- 1
EvalScope 평가 도구(커뮤니티에서 유지 관리하는 워크플로)를 설치합니다
- 2
EvalScope를 사용해 OpenAI 호환 엔드포인트에서 MMMU 평가를 실행합니다
evalscope eval \ --model YOUR_MODEL \ --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \ --api-key EMPTY_TOKEN \ --datasets mmmu \ --limit 10
사용 전 알아둘 점
- 이 저장소는 주로 평가 코드와 데이터 참조 정보를 제공하며, 독립 실행형 소프트웨어 제품은 아닙니다.
- 빠른 시작에서는 공식 파이프라인이 아닌 서드파티 커뮤니티 통합을 사용합니다.
- 평가를 실행하려면 모델 엔드포인트에 접근할 수 있어야 하며, API 키나 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있습니다.
토픽
자주 묻는 질문
- MMMU은(는) 무엇인가요?
- 대학 수준의 여러 학문 분야 질문으로 멀티모달 모델을 평가하는 MMMU 및 MMMU-Pro 벤치마크의 평가 코드와 데이터 안내입니다. MMMU는 대학 시험, 퀴즈, 교재에서 가져온 약 11.5K개의 멀티모달 질문으로 구성된 벤치마크입니다. 6개 학문 분야, 30개 과목, 차트·다이어그램·지도·화학 구조식 등 32가지 이미지 유형을 다룹니다. 일반적인 시각 인식이 아니라 전문가 수준의 지각과 추론 능력을 평가하도록 설계되었습니다.
- MMMU은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- MMMU은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- MMMU은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 6개월 이내 업데이트. MMMU의 마지막 커밋은 2026년 7월 28일입니다.
- MMMU은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 학술 이미지에 대한 비전-언어 모델의 전문가 수준 추론 능력을 벤치마킹합니다. 더 어려운 vision-only 설정에서 멀티모달 모델을 비교합니다. 공개된 정답 파일을 사용해 test 세트를 로컬에서 평가합니다.
- MMMU는 어떻게 설치하나요?
- EvalScope 평가 도구(커뮤니티에서 유지 관리하는 워크플로)를 설치합니다 EvalScope를 사용해 OpenAI 호환 엔드포인트에서 MMMU 평가를 실행합니다: evalscope eval \ --model YOUR_MODEL \ --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \ --api-key EMPTY_TOKEN \ --datasets mmmu \ --limit 10
- MMMU은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/MMMU-Benchmark/MMMU
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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