多模态视频理解是当前人工智能领域的研究热点，其核心目标是让模型像人类一样，综合视频中的视觉、听觉（部分场景）及文本信息，实现对视频内容的深度感知、理解与推理。为客观评估模型性能，行业内涌现了众多权威的基准测试（Benchmark）与排行榜（Leaderboard）。本文在原有整理基础上，新增近期发布的 Benchmark 与 Leaderboard，对多模态视频理解领域的核心资源进行系统更新，均附上官方链接，方便研究者查阅与使用。

📊 一、多模态视频理解 Benchmark（基准测试）

Benchmark 是评估模型能力的核心依据，通过定义特定任务、提供标准化数据集与评估指标，为不同模型的性能对比提供“统一标尺”。以下是该领域具有代表性的 Benchmark 及其核心特点：

Benchmark名称	核心定位	关键特性	官方链接
MMBench-Video	评估大视觉语言模型（LVLMs）的视频理解能力	多样化视频、26种细粒度能力测试、GPT-4自动评估	🔗 mmbench-video.github.io
Video-MME	全面评估多模态大模型的综合视频理解能力	视频时长广泛（11秒至1小时）、整合字幕和音频模态、覆盖6大领域30个子领域、全人工标注	🔗 video-mme.github.io
Video-MMMU	教育视频知识获取与运用	多学科专家视频、知识增益指标、感知-理解-应用三阶段	🔗 videommmu.github.io
Thinking-in-Space	视频3D视觉空间智能评估	3D场景重建、空间定位与估计、时空任务	🔗 thinking-in-space.github.io
MVBench	通用视频理解基准	静态+动态任务、多选问答自动转换、多场景覆盖	🔗 huggingface.co/datasets/OpenGVLab/MVBench
AdsQA	广告视频理解专用基准	真实广告视频、多智能体标注、5类核心任务	🔗 github.com/TsinghuaC3I/AdsQA
MMMU	多学科多模态理解与推理	跨学科多模态输入、大学考试与专业题库、感知-知识-推理结合	🔗 mmmu-benchmark.github.io
ViewSpatial-Bench	跨摄像头多视角空间定位	多视角空间推理、自动3D注释、室内外场景	🔗 zju-real.github.io/ViewSpatial-Page/
VideoReasonBench	衡量大型多模态语言模型视频推理能力	基于视觉内容的复杂视频推理（回忆、推断、预测三个层次），六种不同类型视频演示	🔗 huggingface.co/datasets/lyx97/reasoning_videos
MMR-V	视频多模态深度推理	评估长距离多帧推理能力，要求模型在非相邻帧中挖掘证据，包含隐式推理和显式推理任务	🔗 arXiv:2506.04141v1
VALUE	视频语言理解综合评估	包含文本到视频检索、视频问答、视频字幕三大类任务，11个数据集，涵盖广泛视频类型和长度	🔗 github.com/VALUE-Leaderboard/StarterCode

🏆 二、多模态视频理解 Leaderboard（排行榜）

Leaderboard 基于 Benchmark 的评估数据，对不同模型的性能进行实时排名，直观展示当前领域的技术水平与模型竞争力，为研究者提供技术趋势参考。

Leaderboard名称	核心定位	关键特性	官方链接
OpenCompass 司南	多模态模型综合评测	多Benchmark集成、详细评估报告、实时提交	🔗 rank.opencompass.org.cn
Open LMM Spatial	空间智能专项排行榜	3D空间任务评估、模型效率对比、开源/闭源模型同台	🔗 huggingface.co/spaces/opencompass/openlmm_spatial_leaderboard
Generalist Leaderboard	跨模态协同能力评估	五级协同能力定义、多模态信息传递效率评估	🔗 generalist.top/leaderboard
SuperCLUE 多模态	中文多模态评测	中文场景优化、方言与语境适应性评估	🔗 superclueai.com
TempCompass	视频时序理解专项	时序依赖任务、长短视频覆盖、动态事件预测	🔗 huggingface.co/spaces/lyx97/TempCompass
Video-MME Leaderboard	多模态大模型视频分析综合评估排名	评估模型在长短视频、多模态（视觉、字幕、音频）输入下的理解能力，Gemini 1.5 Pro曾表现突出	🔗 video-mme.github.io

📈 三、Benchmark 与 Leaderboard 分类概览

🧠 四、总结

本次更新后，文档覆盖的 Benchmark 与 Leaderboard 进一步完善了多模态视频理解的多个关键维度，包括通用理解、教育知识、广告分析、空间推理、复杂推理（如VideoReasonBench和MMR-V） 以及 综合任务（如VALUE）。Leaderboard 则提供了从综合排名到专项能力的全方位评估体系。

研究者可根据具体研究方向（如长视频时序推理、跨视角空间理解、中文视频分析、复杂视频推理）选择对应的 Benchmark 进行模型训练与验证，并通过 Leaderboard 实时跟踪领域技术进展。值得注意的是，复杂视频推理（如VideoReasonBench和MMR-V）和长视频理解（如Video-MME）是目前挑战较大、模型与人类表现差距较明显的方向，也为未来研究提供了重要机遇。