Repolode
MMMU-Benchmark

MMMU-Benchmark/MMMU

Код оценки и ссылки на данные бенчмарков MMMU и MMMU-Pro, проверяющих мультимодальные модели на междисциплинарных вопросах университетского уровня.

Звёзды
598
Форки
56
Открытые issues
48
Последний коммит
3 месяца назад

Что это?

MMMU — это бенчмарк примерно из 11,5 тыс. мультимодальных вопросов, взятых из университетских экзаменов, тестов и учебников. Вопросы охватывают шесть дисциплин, 30 предметных областей и 32 типа изображений, включая графики, диаграммы, карты и химические структуры. Бенчмарк предназначен для проверки восприятия и рассуждений экспертного уровня, а не общего распознавания изображений.

MMMU-Pro — усложнённая версия бенчмарка: из неё исключены вопросы, на которые можно ответить только по тексту, добавлены дополнительные варианты ответа, а также режим только для зрения, в котором вопрос встроен в изображение. В репозитории есть код оценки обоих бенчмарков, отдельные папки для каждого из них, а также обучающая, валидационная и тестовая выборки.

Ответы для тестовой выборки теперь опубликованы, поэтому модели можно оценивать локально с помощью того же пайплайна, что используется для валидационной выборки. В документации также описана поддерживаемая сообществом интеграция с EvalScope для запуска MMMU через эндпоинты, совместимые с OpenAI.

Ключевые возможности

  • 01Охватывает 11,5 тыс. мультимодальных вопросов университетского уровня по шести дисциплинам и 30 предметным областям.
  • 02Предоставляет MMMU-Pro с отфильтрованными вопросами, дополнительными вариантами ответа и режимом ввода только для зрения.
  • 03Включает обучающую и валидационную выборки, а также опубликованные ответы для тестовой выборки, чтобы проводить оценку локально.
  • 04Описывает процесс работы с EvalScope для эндпоинтов моделей, совместимых с OpenAI.

Сценарии использования

  • Оценка рассуждений экспертного уровня у vision-language-модели на академических изображениях.
  • Сравнение мультимодальных моделей в более сложном режиме MMMU-Pro, где доступны только изображения.
  • Локальная оценка на тестовой выборке с использованием опубликованных файлов ответов.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите инструмент оценки EvalScope (рабочий процесс, поддерживаемый сообществом)

  2. 2

    Запустите оценку MMMU через совместимый с OpenAI эндпоинт с помощью EvalScope

    evalscope eval \ --model YOUR_MODEL \ --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \ --api-key EMPTY_TOKEN \ --datasets mmmu \ --limit 10

Что важно знать

  • Этот репозиторий содержит в основном код для оценки и ссылки на данные, а не отдельный программный продукт.
  • В инструкции по быстрому запуску используется сторонняя интеграция сообщества, а не официальный конвейер.
  • Для запуска оценок нужен доступ к эндпоинту модели; могут потребоваться ключи API или вычислительные ресурсы.

Темы

Частые вопросы

Что такое MMMU?
Код оценки и ссылки на данные бенчмарков MMMU и MMMU-Pro, проверяющих мультимодальные модели на междисциплинарных вопросах университетского уровня. MMMU — это бенчмарк примерно из 11,5 тыс. мультимодальных вопросов, взятых из университетских экзаменов, тестов и учебников. Вопросы охватывают шесть дисциплин, 30 предметных областей и 32 типа изображений, включая графики, диаграммы, карты и химические структуры. Бенчмарк предназначен для проверки восприятия и рассуждений экспертного уровня, а не общего распознавания изображений.
MMMU можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
MMMU распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
MMMU всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в MMMU — 28 июл. 2026 г..
Для чего можно использовать MMMU?
Оценка рассуждений экспертного уровня у vision-language-модели на академических изображениях. Сравнение мультимодальных моделей в более сложном режиме MMMU-Pro, где доступны только изображения. Локальная оценка на тестовой выборке с использованием опубликованных файлов ответов.
Как установить MMMU?
Установите инструмент оценки EvalScope (рабочий процесс, поддерживаемый сообществом) Запустите оценку MMMU через совместимый с OpenAI эндпоинт с помощью EvalScope: evalscope eval \ --model YOUR_MODEL \ --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \ --api-key EMPTY_TOKEN \ --datasets mmmu \ --limit 10
Где скачать MMMU?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/MMMU-Benchmark/MMMU

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Библиотека PyTorch с архитектурами моделей для обработки изображений, предобученными весами и скриптами обучения, валидации и экспорта для задач компьютерного зрения.

37,2 тыс.5,2 тыс.PythonApache-2.0Обновлён 19 часов назад