UNO-Bench：美团LongCat团队研发全模态大模型的标准化评测基准

UNO-Bench是美团LongCat团队研发的全模态大模型专业评测基准。针对现有评测体系在多模态能力评估上的局限性，该基准依托高质量、多样化的数据集构建，可精准衡量模型的单模态性能与全模态融合能力。

UNO-Bench的核心突破在于首次验证全模态大模型的“组合定律”，揭示了单模态能力与全模态能力之间的非线性关联规律；同时创新提出多步开放式问题设计与高效数据压缩算法，大幅提升评测的区分度与执行效率，为全模态大模型的技术迭代与研究创新提供了科学、可靠的评估工具。

Bench核心功能：

1、单/全模态能力双维评估：

基于高质量多样化数据集，可同时衡量模型在图像、音频、视频、文本等单模态任务，以及跨模态理解、融合生成等全模态任务中的综合表现。

2、全模态组合定律验证：

首次通过系统性实验验证全模态大模型的“组合定律”，阐明单模态能力与全模态能力的复杂关联，为模型架构优化与能力提升提供理论指导。

3、复杂推理能力精准区分：

创新引入多步开放式问题（MO）评测范式，可有效捕捉模型在复杂推理任务中的能力衰减特征，精准区分不同模型的推理深度与逻辑完整性。

4、低成本高效率数据管理：

采用聚类引导的分层抽样法，在显著降低评测数据规模与成本的同时，保持模型性能排名的高度一致性，兼顾评测效率与结果可靠性。

5、全模态研究生态支撑：

提供统一的评测框架与标准，支持多模态融合方向的学术研究与技术攻关，为更先进全模态大模型的研发预留拓展空间。

Bench技术原理：

1、双层次能力体系解构：

将全模态模型能力拆解为感知层与推理层两大维度：感知层聚焦基础识别、跨模态对齐等底层能力，推理层覆盖空间推理、时序推理等高阶任务。该双维框架为评测数据集构建与模型能力量化提供了清晰的理论蓝图。

2、高质量跨模态数据集构建：

– 原创性与纯净性保障：90%以上数据为私有化原创标注，经多轮人工质检，从源头避免数据污染问题。

– 强跨模态依赖性设计：通过模态消融实验验证，确保98%以上的评测问题必须依赖多模态信息才能解答，杜绝单模态信息冗余导致的评测失真。

– 视听分离重组策略：独立设计音频内容并与视觉素材人工组合，打破自然数据中的信息冗余，迫使模型真正实现跨模态信息融合与理解。

3、高效数据优化与压缩机制：

基于聚类引导的分层抽样法，从大规模原始数据中筛选具有代表性的核心样本，在大幅降低评测计算成本的同时，保障模型性能排名的稳定性与一致性。

4、多步开放式推理评测方法：

将复杂推理任务拆解为多轮子问题，要求模型输出开放式文本答案；结合专家加权评分机制与多轮标注迭代优化，实现对多类型问题的自动评分，评分准确率高达95%。

5、组合定律的量化验证：

通过回归分析与模态消融实验，验证全模态模型性能并非单模态能力的简单线性叠加，而是遵循幂律协同规律。该非线性关系的发现，为全模态模型融合效率的评估提供了全新分析范式。

Bench典型应用场景：

1、模型研发与优化：

为全模态大模型开发者提供标准化评测工具，助力定位模型架构缺陷，针对性提升跨模态融合与复杂推理能力。

2、行业场景性能评估：

适配智能客服、自动驾驶、智能安防等多模态交互场景，评估模型在真实业务中的表现，指导产品体验优化。

3、学术研究与竞赛支撑：

作为统一的学术评测基准，支持全模态领域的论文成果验证与技术竞赛举办，推动行业技术突破。

4、企业产品竞争力分析：

帮助企业评估多模态产品的功能边界与市场竞争力，为产品规划与技术选型提供科学依据。

5、跨模态应用创新赋能：

支撑多媒体内容创作、人机交互系统等跨模态应用的研发，提升应用的性能稳定性与功能可靠性。

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