Бенчмарк и среда выполнения для оценки мультимодальных AI-агентов на открытых компьютерных задачах в настоящих настольных ОС.
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
Установите инструмент оценки EvalScope (рабочий процесс, поддерживаемый сообществом)
- 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
Видео-LLM, обученная на потоковых транскрипциях речи и создающая комментарии к видео в реальном времени; проект основан на статье LiveCC, представленной на CVPR 2025.
OpenCV — библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом на C++, включающая алгоритмы обработки изображений и привязки для нескольких языков.
Набор переиспользуемых инструментов на Python для загрузки датасетов, запуска детекции, трекинга объектов и аннотирования кадров.
Библиотека PyTorch с архитектурами моделей для обработки изображений, предобученными весами и скриптами обучения, валидации и экспорта для задач компьютерного зрения.
Реализация Vision Transformer (ViT) на PyTorch и множества его вариантов для классификации изображений и других задач компьютерного зрения.