数据集
7 个数据集
热门分类：
这是一个包含训练图像的数据集，主要提供常见图片格式（如jpg、png、jpeg、webp）的文件，并附带一些元数据文件（如json、md），适用于图像处理或机器学习相关任务。
UNO-Bench是一个统一的全模态模型基准测试，旨在评估单模态与全模态（视觉、音频、语言）的理解能力。它包含44种任务类型和5种模态组合，共1250个人工标注的全模态样本和2480个增强的单模态样本。该数据集特别适合中文真实场景，支持多选和创新的多步开放式问题，并借助通用评分模型实现高效自动评估。通过该基准，可以揭示全模态能力在弱模型上的瓶颈效应与强模型上的协同促进规律。
BAAI/BGE-VL-Screenshot
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BAAI/BGE-VL-Screenshot 是一个面向视觉化信息检索（VisIR）的模型，能将文本、图像、表格、图表等多模态信息统一表示为截图形式，实现跨模态检索。它基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 构建，采用 sentence-transformers 框架，支持中英文等多种语言，并配套了大规模截图数据集 VIRA 和综合评测基准 MVRB，旨在提升检索模型在处理多模态信息时的表现。
Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B
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Kwai Keye-VL-1.5 是一款前沿的多模态大语言模型，专注于视频理解与推理。它采用了创新的“慢-快”视频编码策略，通过渐进式四阶段预训练方法将上下文长度扩展至128K tokens，并设计了全面的后训练流程，以增强推理能力和对齐人类偏好。该模型在视频理解任务上表现出显著提升，同时在其他多模态基准测试中保持竞争力。
LongCat-Image 是一个开源的、中英双语的图像生成基础模型，拥有60亿参数。它在保持高效性能的同时，在多个基准测试中超越了数倍于自身规模的模型，尤其擅长中文文字渲染，能准确稳定地生成常见汉字，并覆盖了广泛的汉字字典。此外，该模型通过创新的数据策略和训练框架，能够生成具有出色照片级真实感的图像。
AgentIF-OneDay 是一个专为评估通用 AI 代理在日常场景中指令跟随能力而设计的基准测试集。它包含 104 个真实感任务，覆盖工作、生活和学习三大领域，强调代理需要处理复杂附件、理解隐含指令并生成具体文件输出。任务类型包括开放工作流执行、潜在指令推断和迭代优化，每个任务均配有详细的评分标准与预期完成时间，适合用于全面衡量代理在多样化日常需求上的表现。
这是一个为 OSWorld 项目提供评估文件缓存的数据集，包含大量用于多模态代理评测的各类文件，覆盖 Chrome、Firefox、GIMP、LibreOffice（Calc、Impress、Writer）、Thunderbird、VS Code 等多个应用场景。文件组织方式按应用分类，每个目录下再按具体评测场景细分，存放图片、文档、电子表格、演示文稿、媒体文件、数据集和配置文件等。该缓存旨在提升文件访问的可靠性和速度，确保评测资源稳定可用，支持直接通过文件路径或编程方式获取。