返回评测
多模态 VLM-理解 未饱和 模态 · 图文 任务 · 开放生成

WildVision

收集真实用户与视觉语言模型交互的开放域评测

Allen AI / University of Washington ·

考察能力

真实用户需求 开放域视觉问答 多样化场景

构建信息

数据规模
25,000+ user-model interactions
评测方式
人类偏好 + 自动评测
核心指标
Win Rate / Elo Rating

模型效果排行

🥇 GPT-4o
Elo 1250
🥈 Claude 3.5 Sonnet
Elo 1190

为什么重要

WildVision 是多模态版的 Chatbot Arena——收集真实用户与多个视觉模型的交互,通过用户偏好投票生成 Elo 排名。它代表真实场景中用户关心的多模态能力,而非学术设定的标准化问题。

构建方式

部署在线平台,用户上传图片并向两个匿名模型提问,然后选择更好的回答。收集25K+交互产生排名数据。同时维护 WildVision-Bench(1K 高质量子集)用于自动评测。

任务示例

  • 用户上传手写数学题照片,要求求解
  • 用户上传产品图片,要求写商品描述
  • 用户上传 meme 图片,要求解释幽默

关键发现

  • 真实用户需求分布与学术基准差异很大
  • 创意和幽默理解是高频需求但学术基准很少覆盖
  • Elo 排名与标准基准排名有显著差异

关联基准

Chatbot Arena(文本版)、MMBench(标准化评测)、LLaVA-Bench(小规模)

不足与展望

用户群体偏向技术人员,不代表通用用户。投票质量参差不齐。

多模态 真实用户 开放域 Arena