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随着多模态大语言模型(MLLM)在各个领域的应用日益广泛,一个核心问题浮出水面:我们如何信赖它们生成内容的准确性?当模型需要结合图像和文本进行问答时,其回答是否基于事实,还是仅仅是“看似合理”的幻觉?为了应对这一挑战,一个名为SimpleVQA的新型评测基准应运而生,旨在为多模态模型的事实性能力提供一个清晰、可量化的度量衡。
首个全面评估多模态大模型在回答自然语言简短问题时事实性能力的多模态基准。
数据来源:DataLearnerAI
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
| 排名 | 模型 | |||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 62.2 | 2025-07-31 | 3210 |