高难度视觉题目
题目围绕需要精细观察与空间推理的视觉场景构建，目的是让模型无法仅凭语言常识猜出答案，必须逐块读图才能作答。
价格官网未标价
平台—
归类大模型与开发平台
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
ZeroBench编辑总结
ZeroBench 是一个针对当代大型多模态模型设计的高难度视觉基准，用来考察模型在图像理解上的真实上限，而不是刷常规榜单的分数。它关注的不是模型能不能识别常见物体，而是能不能处理需要细致观察、空间推理和跨区域关联的题目。对于做多模态研究的团队，它更像一把校准尺——当常规视觉问答已经难以拉开差距时，用它来暴露模型在复杂视觉任务上的短板。普通用户不必把它当成日常工具，它不产出内容，只负责给出评测结论。
ZeroBench是什么？
ZeroBench 是一个视觉基准测试项目，定位是把当代大型多模态模型的视觉理解能力推到更难的场景里检验。它针对的不是基础识别任务，而是那些需要精确观察、空间关系判断和跨区域信息整合的题目。
从题目设计思路看，它刻意避开模型靠语言先验就能猜对的样本，让模型必须真正读图才能作答。这使得它在多模态评测中偏向压力测试，而不是泛化的能力普查。
研究者用它对比不同多模态模型的视觉推理水平，开发者用它定位模型在复杂图像任务上的失效模式，团队则把它当作选型时的参考之一。它本身不生成内容，价值集中在评测结论上。
ZeroBench核心功能
面向多模态模型
评测对象是能同时处理图像与文本的大型多模态模型，适合用来区分不同模型在复杂视觉任务上的真实差距，而非基础识别能力。
压力测试定位
设计取向是暴露模型的失效边界，常规视觉问答已经难以拉开差距时，这套题更容易让模型的推理短板显现出来。
对比评测用途
可用于横向比较不同多模态模型在同一批难题上的表现，帮助研究者和团队判断哪个模型更适合处理复杂图像理解任务。
ZeroBench使用建议
入门先把路子走对
- 先看题目类型在使用结论前先了解题目偏重哪类视觉推理，确认它与你要评估的实际场景是否对得上，避免拿难题成绩推断通用能力。
- 明确评测目标如果目的是区分模型上限，用它合适；如果目的是挑选日常可用的读图工具，应另找覆盖常规任务的评测结果。
进阶省时间也省钱
- 结合常规基准看把高难度结果与常规视觉问答成绩放在一起看，才能判断模型是整体偏弱，还是只在复杂推理任务上掉分。
- 关注失效模式比起总分，更值得看模型在哪些题上答错——空间关系、细粒度观察还是跨区域关联，这决定了它能否胜任你的场景。
ZeroBench适合谁用？
多模态研究者
推荐需要一把能暴露模型上限的评测尺，用来对比不同模型在复杂视觉推理上的差距，这套难题正好补上常规基准拉不开分的空档。
模型选型团队
推荐在多个多模态模型间做技术选型时，可把它作为复杂视觉任务的参考维度之一，但要结合常规基准一起判断。
普通内容用户
不推荐想找能读图、能生成内容的日常工具，这里没有可直接使用的产品功能，只有评测用途，不适合拿来处理实际任务。
只看总分的读者
有条件如果只想要一个排名结论而不关心题目类型与失效模式，容易误读高难度成绩，需要先理解基准的定位再引用。
ZeroBench优点和缺点
优点
- 题目刻意避开语言先验，模型必须真正读图才能作答
- 定位是压力测试，能暴露常规视觉问答看不出的短板
- 适合在模型水平接近时用来拉开差距
- 评测取向聚焦复杂视觉推理，而非泛化能力普查
缺点
- 题目难度偏高，成绩不代表通用视觉能力
- 不产出内容，没有可直接使用的产品功能
- 对只想快速选型的用户来说，需要结合其他基准一起看
- 评测结论面向研究者，普通读者理解门槛偏高
ZeroBench常见问题
ZeroBench 是什么？＋
它是一个针对大型多模态模型的高难度视觉基准测试，用来考察模型在复杂图像理解任务上的真实上限。
它和常规视觉问答基准有什么区别？＋
常规基准多以基础识别为主，模型水平接近时很难拉开差距。ZeroBench 的题目偏重精细观察、空间推理与跨区域关联，模型必须真正读图才能作答，因此更容易暴露短板。
普通用户能用它做什么？＋
它本身不是给普通用户使用的工具，没有可操作的产品界面或内容产出。如果你需要的是能读图、能处理实际任务的工具，应另找对应的多模态应用。
评测成绩能直接代表模型的通用能力吗？＋
不能。它定位是压力测试，偏重复杂视觉推理，题目的高难度意味着成绩只反映这类任务上的表现。判断通用能力时，需要结合覆盖常规场景的基准一起看。
使用时应该关注什么？＋
比起总分，更值得看模型在哪些类型的题上答错——是空间关系、细粒度观察还是跨区域关联。这决定了模型是否适合你要处理的具体场景。
ZeroBench竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| ZeroBench本工具 | 4.3 | 未标价 | 高难度视觉题目；面向多模态模型；压力测试定位；对比评测用途 | — |
| TableGPT2 | — | 未标价 | 大型多模态模型，集成表格数据 | — |
| Fuyu-8B | — | 未标价 | 小型多模态模型，支持图像和文本生成 | — |
| LLaVA-NeXT | — | 未标价 | 大型多模态模型，处理多图像、视频和3D 数据 | — |
| Adept Fuyu-Heavy | — | 未标价 | 新一代多模态模型 | — |
| Yi-VL-34B | — | 未标价 | 先进的开源多模态模型 | — |
