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  5. MMEB-v2-Image

MMEB-v2-Image

MMEB(Massive Multimodal Embedding Benchmark)是一个用于评估多模态嵌入模型的基准测试框架。该基准最初聚焦于图像-文本嵌入,并在后续版本中扩展到文本、图像、视频和视觉文档输入。MMEB通过收集多样化数据集,提供一个统一的评估平台,用于测试模型在分类、检索和其他任务上的性能。

更新于 2026年1月9日·852 次浏览
当前榜首
阿里巴巴
Qwen3-VL-Embedding-8B
阿里巴巴
80.12得分
问题数量
36
发布机构
TIGER-Lab
评测类别
图像向量嵌入
评测指标
Accuracy
支持语言
英文
难度等级
中等难度

简介

用于评测大模型图像向量嵌入能力的评测基准

相关资源

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MMEB-v2-Image评测最新大模型排名与完整榜单数据

查看 MMEB-v2-Image 的最新得分、模型模式、发布时间与参数规模,快速了解当前完整榜单表现。

数据来源:DataLearnerAI

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

模型模式说明
许可证:
来源:
模型发布时间截止:

MMEB-v2-Image 排名

排名模型开源情况
阿里巴巴
Qwen3-VL-Embedding-8B
常规模式
80.12
2026-01-0880亿免费商用
字节跳动Seed团队
Seed1.6-Embedding-1215
常规模式
77.99
2025-12-15未知闭源
字节跳动Seed团队
Seed-1.6-Embedding-250615
常规模式
77.78
2025-06-28未知闭源
4
阿里巴巴
Qwen3-VL-Embedding-2B
常规模式
74.96
2026-01-0820亿免费商用
5
阿里巴巴
GME-Qwen2-VL-7B
常规模式
55.95
2024-12-2470亿免费商用
6
阿里巴巴
GME-Qwen2-VL-2B
常规模式
51.89
2024-12-2420亿免费商用