MMMU-Pro im Überblick
MMMU-Pro ist eine Weiterentwicklung des MMMU-Benchmarks zur Bewertung multimodaler KI-Modelle. In 30 akademischen Benchmarks werden die KI-Modelle evaluiert.
Im Vergleich zu MMMU wurden folgende Anpassungen vorgenommen: 1. Fragen, die auch ohne Bilder beantwortet werden können, wurden herausgefiltert. 2. Die Antwortoptionen wurden von vier auf zehn erhöht. 3. Ein Vision-only-Format wurde eingeführt,, bei dem Fragen direkt in Bilder eingebettet werden.
Damit fallen die erzielten Benchmark Scores von MMMU-Pro im Vergleich zu MMMU im Schnitt zwischen 16,8 - 26,9 % über alle getesteten Modelle.
Steckbrief
- Kategorie
- Multimodalität
- Institution
- Carnegie Mellon University
- Veröffentlicht
- 4. September 2024
- Wertung
- 0–100 %, höher ist besser
- Lizenz
- Apache 2.0
- Verfasst von
- Xiang Yue, Tianyu Zheng, Yuansheng Ni u. a.
MMMU-Pro Rangliste
- Platz 1
Claude Opus 5Anthropic
- Platz 2
Claude Fable 5Anthropic
- Platz 3
Claude Opus 5.5Anthropic
- Platz 4
GPT-6 AstraOpenAI
- Platz 5
Gemini 3.5 FlashGoogle DeepMind
- Platz 6
Gemini 3.6 FlashGoogle DeepMind
- Platz 7
GPT 5.6 SolOpenAI
- Platz 8
Qwen 3.8 MaxAlibaba
- Platz 9
Qwen3.8 2.4T A95BAlibaba
- Platz 10
Kimi K3Moonshot AI
Beispielaufgaben aus MMMU-Pro
Typische Aufgaben des Benchmarks mit Lösung, im Original (meist Englisch).
Which of the following best explains the overall trend shown in the <image 1>?
Lösung: B
Name the most likely mode of inheritance in the following pedigree.
Lösung: G (X-linked recessive)
In Fig. P2.13 with 20°C water and gasoline open to atmosphere at same elevation, what is height h in the third liquid?
Lösung: D (1.52 m)
A study on the incidence of heart disease among workers was conducted in a factory from 1985 onwards. Which is the most appropriate indicator?
Lösung: B (incidence density)
Use approximate analysis of continuous truss in Figure P13.11 to evaluate forces in bar c. Given: P = 9 kN.
Lösung: B (24.3kN)
Weiterführende Links
- WebsiteOffizielle MMMU Benchmark Website mit Leaderboard
- PaperMMMU-Pro: A More Robust Multi-discipline Multimodal Understanding Benchmark (arXiv 2409.02813)
- DatensatzMMMU-Pro Dataset auf Hugging Face (MMMU/MMMU_Pro)
- GitHubOffizielles MMMU GitHub Repository mit Evaluierungscode
- ACL 2025 PaperPublizierte Version bei ACL 2025 (DOI: 10.18653/v1/2025.acl-long.736)