# SequenBench：多模态大语言模型视觉排序能力评测新基准

> SequenBench是一个包含6761张图像和7261道选择题的评测基准，专门用于测试多模态大语言模型的视觉排序能力。

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- 发布时间: 2026-04-10T06:54:02.000Z
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- 关键词: 多模态大语言模型, 视觉排序, 基准测试, MLLM, 评测数据集, Apache-2.0
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# SequenBench：多模态大语言模型视觉排序能力评测新基准

## 背景与动机

随着多模态大语言模型（MLLM）在图像理解、视觉问答等任务上取得显著进展，研究者们开始关注一个更为精细的能力维度——视觉排序能力。这种能力要求模型不仅能识别图像中的物体，还能理解物体之间的相对关系，并按照特定属性进行排序。SequenBench正是为填补这一评测空白而诞生的基准测试。

## 数据集概览

SequenBench包含**6761张图像**和**7261道选择题**，是目前专门针对视觉排序能力规模最大的评测基准之一。数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，所有数据以JSONL格式存储，便于模型训练和评估。

### 数据格式示例

每个样本包含以下字段：
- **image**：图像文件名
- **question**：与图像排序相关的描述性问题
- **options**：四个选项，表示可能的排序顺序
- **answer**：正确答案

这些问题涵盖多种物理量的排序，如温度高低、物体长度、厚度等，要求模型基于视觉信息进行推理判断。

## 评测维度与任务类型

SequenBench的评测任务具有以下特点：

1. **多物理量覆盖**：涉及温度、长度、厚度等多种可比较属性
2. **视觉推理**：模型必须结合图像内容和问题描述进行联合推理
3. **精确排序**：不仅要求识别物体，还要理解相对大小关系

## 实验与评估方法

项目提供了完整的实验代码支持：

### 开源模型推理

支持10个主流开源多模态模型的推理，包括：
- DeepSeek-VL
- InternVL 3.5
- InstructBLIP
- Janus
- LLaMA Vision
- LLaVA
- MiniCPM-V
- mPLUG-Owl
- Phi-4 Multimodal
- Qwen2.5-VL

### 闭源模型支持

同时提供Gemini-3 Pro和GPT-5的推理代码，支持零样本和少样本学习设置。

### 评估指标

评估脚本可计算以下指标：
- 整体准确率
- 各物理量类别的准确率
- 精确率（P）、召回率（R）和F1分数

## 实际意义与应用价值

SequenBench的发布具有以下重要意义：

1. **填补评测空白**：首次系统性地评测MLLM的视觉排序能力
2. **促进模型改进**：为研究者提供明确的优化方向
3. **推动多模态发展**：视觉排序是更复杂视觉推理任务的基础能力
4. **标准化评估**：提供统一的评测标准和基准分数

## 技术实现细节

项目采用Apache-2.0许可证开源，代码结构清晰：
- `Dataset/`：包含完整的数据集和划分
- `Images/`：存储所有评测图像
- `Code/inference/`：开源模型推理代码
- `Code/close_inference/`：闭源模型推理代码
- `Code/finetune/`：模型微调代码
- `Code/evaluation/`：评估指标计算脚本

## 结语

SequenBench为多模态大语言模型的视觉排序能力提供了一个全面、系统的评测平台。随着多模态AI技术的快速发展，这类细粒度能力评测基准将成为推动模型进步的重要基础设施。研究者和开发者可以利用该基准更好地理解和改进模型的视觉推理能力，为构建更强大的多模态AI系统奠定基础。