多模態視頻理解是當前人工智能領域的研究熱點，其核心目標是讓模型像人類一樣，綜合視頻中的視覺、聽覺（部分場景）及文本信息，實現對視頻內容的深度感知、理解與推理。為客觀評估模型性能，行業內涌現了眾多權威的基準測試（Benchmark）與排行榜（Leaderboard）。本文在原有整理基礎上，新增近期發布的 Benchmark 與 Leaderboard，對多模態視頻理解領域的核心資源進行系統更新，均附上官方鏈接，方便研究者查閱與使用。

📊 一、多模態視頻理解 Benchmark（基準測試）

Benchmark 是評估模型能力的核心依據，通過定義特定任務、提供標準化數據集與評估指標，為不同模型的性能對比提供“統一標尺”。以下是該領域具有代表性的 Benchmark 及其核心特點：

🏆 二、多模態視頻理解 Leaderboard（排行榜）

Leaderboard 基于 Benchmark 的評估數據，對不同模型的性能進行實時排名，直觀展示當前領域的技術水平與模型競爭力，為研究者提供技術趨勢參考。

📈 三、Benchmark 與 Leaderboard 分類概覽

🧠 四、總結

本次更新后，文檔覆蓋的 Benchmark 與 Leaderboard 進一步完善了多模態視頻理解的多個關鍵維度，包括通用理解、教育知識、廣告分析、空間推理、復雜推理（如VideoReasonBench和MMR-V） 以及 綜合任務（如VALUE）。Leaderboard 則提供了從綜合排名到專項能力的全方位評估體系。

研究者可根據具體研究方向（如長視頻時序推理、跨視角空間理解、中文視頻分析、復雜視頻推理）選擇對應的 Benchmark 進行模型訓練與驗證，并通過 Leaderboard 實時跟蹤領域技術進展。值得注意的是，復雜視頻推理（如VideoReasonBench和MMR-V）和長視頻理解（如Video-MME）是目前挑戰較大、模型與人類表現差距較明顯的方向，也為未來研究提供了重要機遇。