EvaOmni 运营中

EvaOmni 是上海交大、复旦、腾讯优图等开源的全模态大模型评测基准，含 392 段真实视频、1,027 道人工标注问答，覆盖 15 种能力、3 个推理层级。EvaOmni需同时给出答案及音频、视频证据时间区间，按答案准确率、证据覆盖、双模态定位三项指标评分。EvaOmni实测 24 个模型中最强的 Gemini3.7-Flash 准确率 79.4%，双模态定位仅 35.1%，与人类专家的 94.3% 相差 59.2 个百分点，暴露出答对但说不出依据的短板。

答案评测：判断模型在视听选择题上的回答是否正确，给出准确率 Acc.。
证据标注与返回：每道题人工标注支持答案的音频与视频时间区间，模型需随答案一同返回双模态证据区间。
证据覆盖评分（C.G.）：统计人工标注证据段被模型预测区间命中的比例，衡量模型找齐了多少支持线索。
双模态瓶颈定位（B.G.）：分别对音频、视频计算时序 IoU 并取较弱模态定分，要求两种模态同时定位准确。
三级能力分层：按检索定位、基础理解、复杂推理划分任务，检验模型从单点对齐到多跳推理的能力跨度。
捷径过滤：通过文本、音频、视觉单模态输入筛查题目，剔除仅靠单一模态或文字常识就能答对的样本。
模型横向评测：提供 24 个全模态模型的统一基准与排行榜，支持开放权重与专有模型对比选型。

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证据感知的标注数据结构：EvaOmni 对每道题同时标注音频证据区间和视频证据区间，并配一个基于视频内容设计的干扰选项集。模型输出因此被定义为三元组，选项、音频时间戳集合、视频时间戳集合，评测程序可分别核对答案正确性与证据定位质量。
四阶段数据构建流水线：数据生产经过视频筛选、人工标注、交叉审核、捷径过滤四个阶段：先排除含硬编码字幕或大面积文字覆盖的视频，保证视听线索真实有效；由专家编写题目、设计与视频内容绑定的干扰选项，标注两种模态的证据区间；由其他标注者交叉审核能力归属、证据质量与捷径问题，存在争议的样本交由两名额外专家独立复核；让模型在仅文本、仅音频、仅视觉三种单模态输入下分别作答，凡能被单模态答对的题目一律返修重标，从数据层面阻断”绕过视听联合推理”的捷径。
覆盖—定位双指标评分体系：证据覆盖分 C.G. 统计每条人工标注证据段是否与任一预测区间存在正时长重叠，衡量找没找到；瓶颈定位分 B.G. 在每种模态内将全部预测区间与标注区间分别取并集，按时序交并比 IoU 计算重合程度，且最终得分取音频、视频两个 IoU 中较弱的一方。两项指标均乘以答案正确性得分，答错即记零分；这一设计使宽泛预测只能拿覆盖分，精确边界才能贡献定位分，同时用”短板模态”定分，杜绝用强模态弥补弱模态的行为。
三级能力分层设计：数据集按推理与证据复杂度组织为三个层级：Level 1 检索与定位考查时间、事件、实体在音视频间的对齐；Level 2 基础理解要求融合互补的视听线索理解事件、情绪与意图；Level 3 复杂推理要求整合分散在不同时间点的多条证据完成多跳判断。层级越高，单题证据数量和覆盖时长显著增加，由此把模型在检索、理解和长程多步推理中的能力短板定位到具体层级。

安装 ModelScope 客户端：执行 pip install -U modelscope 安装或升级模型Scope SDK。
下载数据集：使用 dataset_snapshot_download 指定数据集 ID VisionXLab/EvaOmni-Dataset 将数据拉取到本地目录。
准备模型输入：按评测协议预处理视频并配套音频内容。
接入待评模型：按 GitHub 仓库的说明接入你的全模态模型，用统一提示词让模型输出选项、音频时间戳、视频时间戳三元组。
运行评测：调用评测框架在全部 1,027 道问答上批量推理，由程序自动核对答案与区间匹配。
查看结果：读取 Acc.、C.G.、B.G. 三项指标及三级能力分层成绩，与排行榜对比定位模型短板。

证据定位纳入评分：要求模型返回音频与视频证据时间区间，让猜对和有据可依区分开。
双指标量化证据质量：证据覆盖分 C.G. 衡量找没找齐线索，瓶颈定位分 B.G. 按时序 IoU 取较弱模态定分，杜绝用强模态掩盖弱模态。
三级能力分层精细：从检索定位、基础理解到复杂多跳推理逐级递进，能定位模型在不同推理深度上的具体短板。
人工标注质量高：经专家出题、交叉审核、争议样本双专家复核，数据可靠性优于自动构造的同类基准。
捷径过滤机制严格：用文本、音频、视觉三种单模态输入筛查题目，剔除绕过视听联合推理就能答对的样本，保证评测公平。
揭示真实能力鸿沟：实测显示最强模型的答案准确率与人类只差 17 个百分点，双模态定位却差 59.2 个百分点，暴露现有模型的真实短板。

项目官网：https://xiaoxing2001.github.io/EvaOmni.github.io/
GitHub仓库：https://github.com/VisionXLab/EvaOmni
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/VisionXLab/EvaOmni-Dataset
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2610.28444

全模态模型研发评测：模型团队在迭代 Omni LLM 时，用 Acc./C.G./B.G. 三项指标定位”答案提升但证据定位没跟上”的能力断层，指导训练改进方向。
企业级 AI 选型验收：金融、政务等需要模型”给出可核对依据”的场景，采购方可通过 B.G. 瓶颈定位分筛选真正双模态可靠的模型。
视频内容审核与溯源：审核类应用要求模型指出违规内容”在哪个画面、哪段声音”中出现，EvaOmni 的时间区间输出与定位指标可直接作为验收标准。
教育/影视内容的问答产品：带视频的学习助手、影视解说类产品需要引用原片片段作答，可用该基准评估模型能否准确定位到相关镜头与台词。
学术研究与榜单建设：研究者可基于开源的 392 段带证据标注视频开展视听推理、时间定位、多跳推理等方向的进一步研究，或将其纳入多基准联合评测体系。