https://mmbench.opencompass.org.cn/leaderboard 是 MMBench 的官方排行榜页面，由 OpenCompass 社区维护。MMBench（Multi-Modal Benchmark）是一个多模态基准测试平台，旨在评估大型视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的多模态理解能力。该排行榜展示了不同模型在 MMBench 测试集上的性能表现，为研究人员、开发者以及 AI 社区提供了一个直观的比较平台。

网站功能与内容

1. 模型性能排行榜

   • 该页面列出了参与评测的多种多模态 prawie:11大语言模型（LLMs）和视觉-语言模型的性能数据。
   • 排行榜通常按模型的综合得分排序，并可能包括细分能力（如感知、推理、语言理解等）的具体得分。
   • 常见的模型包括开源模型（如 LLaVA、Qwen-VL）和商业模型（如 GPT-4o、Gemini），具体取决于提交和评测的更新情况。

2. 评测维度

   • MMBench 涵盖约 3000 道多选题，涉及 20 个细粒度能力维度，例如目标检测、文字识别、关系推理、逻辑推理等。
   • 排行榜可能展示模型在这些具体任务上的表现，帮助用户了解模型的强项和短板。

3. 数据提交与更新

   • 开发者可以通过提交评测结果参与排行榜，提交方式通常是将模型输出文件（如 Excel 格式）上传至指定链接（例如 https://mmbench.opencompass.org.cn/mmbench-submission）。
   • 排行榜会定期更新，以反映最新的模型性能和技术进步。

4. 可视化与对比

   • 网站提供直观的表格或图表形式展示数据，便于用户对比不同模型。
   • 用户可以筛选或排序数据，查看特定模型或能力的详细信息。

使用场景

• 研究与开发：研究人员利用排行榜数据评估模型性能，优化算法。
• 模型选择：开发者可根据排行榜选择适合其任务的模型。
• 社区贡献：鼓励用户提交新模型结果，共建开源评测生态。

如何访问与使用

• 直接访问 https://mmbench.opencompass.org.cn/leaderboard 查看最新榜单。
• 若需参与评测，可参考 OpenCompass 的 GitHub 页面（https://github.com/open-compass/MMBench）或官方文档获取详细说明。

这个排行榜是多模态 AI 领域的重要资源，体现了 MMBench “评估全方位多模态模型能力”的目标。