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MMEB（Massive Multimodal Embedding Benchmark）是一个用于评估多模态嵌入模型的基准测试框架。该基准最初聚焦于图像-文本嵌入，并在后续版本中扩展到文本、图像、视频和视觉文档输入。MMEB通过收集多样化数据集，提供一个统一的评估平台，用于测试模型在分类、检索和其他任务上的性能。
用于评测大模型图像向量嵌入能力的评测基准
Source: DataLearnerAI
Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology
| 排名 | 模型 | |||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 80.12 | 2026-01-08 | 80 | |
| 2 | 77.99 | 2025-12-15 | 未知 | |
| 3 | 77.78 | 2025-06-28 | 未知 | |
| 4 | 74.96 | 2026-01-08 | 20 | |
| 5 | 55.95 | 2024-12-24 | 70 | |
| 6 | 51.89 | 2024-12-24 | 20 |