多模态视频理解是当前人工智能领域的研究热点，其核心目标是让模型像人类一样，综合视频中的视觉、听觉（部分场景）及文本信息，实现对视频内容的深度感知、理解与推理。为客观评估模型性能，行业内涌现了众多权威的基准测试（Benchmark）与排行榜（Leaderboard）。本文在原有整理基础上，新增近期发布的 Benchmark 与 Leaderboard，对多模态视频理解领域的核心资源进行系统更新，均附上官方链接，方便研究者查阅与使用。

📊 一、多模态视频理解 Benchmark（基准测试）

Benchmark 是评估模型能力的核心依据，通过定义特定任务、提供标准化数据集与评估指标，为不同模型的性能对比提供“统一标尺”。以下是该领域具有代表性的 Benchmark 及其核心特点：

🏆 二、多模态视频理解 Leaderboard（排行榜）

Leaderboard 基于 Benchmark 的评估数据，对不同模型的性能进行实时排名，直观展示当前领域的技术水平与模型竞争力，为研究者提供技术趋势参考。

📈 三、Benchmark 与 Leaderboard 分类概览

🧠 四、总结

本次更新后，文档覆盖的 Benchmark 与 Leaderboard 进一步完善了多模态视频理解的多个关键维度，包括通用理解、教育知识、广告分析、空间推理、复杂推理（如VideoReasonBench和MMR-V） 以及 综合任务（如VALUE）。Leaderboard 则提供了从综合排名到专项能力的全方位评估体系。

研究者可根据具体研究方向（如长视频时序推理、跨视角空间理解、中文视频分析、复杂视频推理）选择对应的 Benchmark 进行模型训练与验证，并通过 Leaderboard 实时跟踪领域技术进展。值得注意的是，复杂视频推理（如VideoReasonBench和MMR-V）和长视频理解（如Video-MME）是目前挑战较大、模型与人类表现差距较明显的方向，也为未来研究提供了重要机遇。