論文の概要: UNO-Bench: A Unified Benchmark for Exploring the Compositional Law Between Uni-modal and Omni-modal in OmniModels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18915v2
- Date: Mon, 27 Oct 2025 03:35:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 13:14:10.597234
- Title: UNO-Bench: A Unified Benchmark for Exploring the Compositional Law Between Uni-modal and Omni-modal in OmniModels
- Title（参考訳）: UNO-Bench: OmniModelsにおけるUni-modalとOmni-modalの合成法則を探索するための統一ベンチマーク
- Authors: Chen Chen, ZeYang Hu, Fengjiao Chen, Liya Ma, Jiaxing Liu, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao,
- Abstract要約: マルチモーダル大言語モデルは、一様理解から視覚、音声、言語モダリティの統一へと発展し、総称してオムニモデルと呼ばれている。
我々は,UNi-modalとOmni-modalの両機能を効果的に評価する新しい,高品質で統一されたOmniモデルベンチマークUNO-Benchを提案する。
このベンチマークは、44のタスクタイプにまたがる98%のクロスモーダリティの可解性と、複雑な推論を評価するための革新的な多段階のオープンエンド質問タイプで構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.233067923710635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal Large Languages models have been progressing from uni-modal understanding toward unifying visual, audio and language modalities, collectively termed omni models. However, the correlation between uni-modal and omni-modal remains unclear, which requires comprehensive evaluation to drive omni model's intelligence evolution. In this work, we propose a novel, high quality and UNified Omni model benchmark, UNO-Bench, which effectively assesses both UNi-modal and Omni-modal capabilities. The benchmark consists of 3730 human curated samples, with 98% cross-modality solvability, across 44 task types, and an innovative multi-step open-ended question type for assessing complex reasoning. Besides, a general scoring model supporting 6 question types is proposed for automated evaluation with 95% accuracy. Experimental result shows the Compositional Law between omni-modal and uni-modal performance and the omni-modal capability manifests as a bottleneck effect on weak models, while exhibiting synergistic promotion on strong models. The code and data are available at https://github.com/meituan-longcat/UNO-Bench
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルは、一様理解から視覚、音声、言語モダリティの統一へと発展し、総称してオムニモデルと呼ばれている。
しかし、ユニモーダルとオムニモーダルの相関は不明確であり、オムニモデルのインテリジェンス進化を促進するには包括的評価が必要である。
本研究では,Uni-modalとOmni-modalの両機能を効果的に評価する新しい,高品質で統一されたOmniモデルベンチマークUNO-Benchを提案する。
このベンチマークは3730人のキュレートされたサンプルで構成され、98%のクロスモーダリティの可解性、44のタスクタイプ、そして複雑な推論を評価するための革新的な多段階のオープンエンド質問タイプで構成されている。
さらに、95%の精度で自動評価を行うため、6つの質問タイプをサポートする一般的なスコアリングモデルを提案する。
実験結果から, 弱モデルにおいて, 強モデル上での相乗的促進を示す一方で, 弱モデルにおいてオムニモダル性能とオムニモダル能力の組成則がボトルネック効果として現れることが明らかとなった。
コードとデータはhttps://github.com/meituan-longcat/UNO-Benchで公開されている。
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