哈工大与度小满联合开源多模态大模型高效化基准框架EFFIVLM-BENCH

哈尔滨，2025年6月17日——哈尔滨工业大学（哈工大）与度小满金融科技近日联合发布并开源EFFIVLM-BENCH，这是业界首个面向多模态大模型（LVLM）高效化部署的跨场景基准测试框架。该框架旨在解决LVLM在产业落地中面临的显存占用高、算力需求大等核心瓶颈，为学术界和工业界提供统一的压缩方案评估标准。

技术痛点与解决方案

多模态大模型在金融科技等领域的智能化转型中展现出强大的跨模态认知能力，但其部署成本居高不下。例如，中等规模模型的多图推理可能需占用100GB显存，严重制约实际应用。EFFIVLM-BENCH通过系统化评估训练无关的加速技术（如量化、剪枝、蒸馏等），为不同压缩方案提供可复现的对比基准，帮助研究者与开发者快速筛选最优部署策略。

框架核心价值

1. 跨场景统一评估：支持多种LVLM模型（如Flamingo、BLIP-2）和任务（图像描述、视觉问答等），消除以往研究中因模型与任务差异导致的评估偏差。
2. 开源与可扩展性：项目已在GitHub全面开源，包含标准化测试数据集、评估脚本及预训练模型接口，便于社区参与优化。
3. 学术与工业协同：相关论文已被国际顶会ACL（CCF-A类）录用，为学术研究提供理论支撑，同时直接服务于工业界的降本增效需求。

未来展望

哈工大与度小满表示，EFFIVLM-BENCH的推出将加速LVLM技术的迭代，推动其在金融、医疗、教育等场景的规模化应用。双方计划持续更新框架，纳入更多前沿加速技术，并探索与全球研究机构的合作。

相关资源
– 论文地址：arXiv:2506.00479
– 项目开源地址：EFFIVLM-BENCH官网

此次合作标志着中国产学研机构在大模型高效化领域的重要突破，为全球AI技术落地提供了新工具。