UNO-Bench —— 美团LongCat全模态大模型评测基准

UNO-Bench是什么

UNO-Bench是由美团LongCat团队全新推出的全模态大模型评测基准平台。该平台针对现有评测体系的局限性，通过构建高质量、多样化的真实场景数据集，能够全面评估和衡量大规模预训练模型在单模态与多模态任务中的性能表现。UNO-Bench的一大突破在于首次系统验证了全模态大模型的”组合效应”，深入揭示了单一模态能力与全模态综合能力之间的复杂关联。通过创新性的多阶段开放式问题设计和高效的压缩算法优化，UNO-Bench显著提升了评测体系的区分度和执行效率，为推动全模态大模型技术发展提供了科学、可靠的评估工具。

UNO-Bench的主要功能

• 全面能力评估：通过精心设计的高质量、多样化测试数据集，系统性地考察模型在图像识别、音频处理、视频分析以及文本理解等单模态任务上的表现，并深入评估其在多模态联合任务中的综合应用能力。
• 高效评测机制：创新性的采用多阶段开放式问题设计方法和数据压缩算法，不仅显著提升了评测效率，还大幅增强了不同模型之间的区分度，为研究者提供了更精准的评估结果.
• 科学方法验证：通过大规模实证研究首次系统验证了全模态大模型的”组合效应”，揭示了单一模态能力与多模态综合性能之间的复杂关系，为模型优化和研发提供了重要的理论依据。