Open VLM Video Leaderboard

Open VLM Video Leaderboard

一个视觉语言模型在视频理解基准上得分的排行榜，有总排名，也有每个基准的详细榜单。适合挑选模型的研究人员和工程师。

由 opencompass 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Open VLM Video Leaderboard 是一个视频理解的成绩页面。它汇集了 VLMEvalKit 工具包为视觉语言模型算出的分数。一个榜单按选定的一组基准给模型做总排名，其他榜单则列出每个基准各自的总分和细分分数。

适合谁：适合需要在视频任务上比较模型、宁愿看实测分数也不看厂商说法的人。

Title: 谁会用这个排行榜
Industry | Who uses it | How they use it | Example
模型研究 | 研究人员 | 在共同的基准上比较支持视频的模型 | 看一个新模型在总排名里排第几
AI 工程 | 机器学习工程师 | 为视频功能挑选候选模型 | 打开最接近自己任务的那个基准
学术写作 | 论文作者 | 从一个评测来源查找分数 | 读某个基准的细分分数

如果你想评测自己的模型，可以跳过它，因为这个 Space 只展示结果，不运行评测。

用在哪里：你可以在线查看，也可以自己运行一份副本。

• 网页浏览器：Hugging Face 上这个 Space 的页面，无需安装任何东西
• Windows、macOS 或 Linux：用 Python 运行的本地副本
• Hugging Face Spaces：托管榜单运行的地方，使用 cpu-basic 硬件档

Title: 这个排行榜适合做什么
Use case | Who | What they get back
给模型做总排名 | 研究人员 | 一组选定视频基准上的总分
研究单个基准 | 工程师 | 仅限那一个基准的总分和细分分数
整理阅读清单 | 学生 | 按分数排序、值得去读的模型列表

如何设置：托管的榜单什么都不用装。本地副本需要 Python 和 pip。

• Python 和 pip
• requirements.txt 列出的 Python 包

1. 安装 huggingface_hub 包。
2. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 安装 Gradio 4.44.0。
5. 安装 requirements.txt 里的包。
6. 用 Python 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download opencompass/openvlm_video_leaderboard --repo-type space --local-dir openvlm_video_leaderboard
cd openvlm_video_leaderboard
pip install gradio==4.44.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：在线打开这个 Space，或者用下面的命令启动你的副本。然后先看总榜，需要更多细节时再去看单个基准的榜单。

python app.py

Title: 你会看到的榜单
Tool | What it does
Overall leaderboard | 按精心挑选的视频基准的总分给模型排名
Benchmark leaderboards | 每个榜单展示一个视频基准的总分和细分分数
app.py | 用 Python 运行它时启动 Gradio 页面

示例：你想知道某个模型在视频理解上表现如何。你先打开总榜，看它的总分和其他模型相比如何，再打开某个基准的榜单，看这个总分背后的细分分数。

新手与专家：如果你刚接触，先打开总榜，浏览一遍排名。然后挑一个基准，看看顺序有没有变化。

如果你熟悉这个领域，这些分数来自 VLMEvalKit 的运行，所以共用同一套评测设置。总榜用的是一组精选基准，各基准榜单则给出更细的拆分。如果这些结果对你的研究有帮助，页面请你引用 VLMEvalKit 的报告。

VLMEvalKit 评测模型
分数汇集到这个 Space
总榜给模型排名
基准榜单展示细节

注意事项：这个 Space 只报告结果，自己不评测模型。

• 范围：只覆盖视频理解基准
• 引用：如果这个资源对你的研究有帮助，页面请你引用 VLMEvalKit 的报告
• License: apache-2
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 应用展示的榜单数据，以及 pip 根据 requirements.txt 安装的 Python 包

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：136
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/opencompass/openvlm_video_leaderboard
• 文件：https://huggingface.co/spaces/opencompass/openvlm_video_leaderboard/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。