随着多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的广泛应用，如何系统性评估其结构化信息提取和推理能力成为了研究的重要课题。近日，由Di Feng等研究团队提出的SO-Bench和MIA-Bench两项全新基准测试，为行业提供了解决这一问题的突破性工具。这两项研究不仅为模型性能评估树立了新标准，还为未来的多模态模型优化指明了方向。
SO-Bench 是一个针对多模态语言模型结构化输出能力的评估基准，旨在解决以视觉为主的跨模态信息提取和推理问题。研究团队设计了覆盖四个视觉领域的评估框架，包括用户界面屏幕、自然图片、文档以及图表。通过基于 6,500 多种多样化 JSON 结构与 1,800 对人工验证的图像-结构对，SO-Bench 在质量和广度上达到了业内领先。
实验结果表明，即使是当前顶尖的开源和专有模型，在预测准确且符合预定义数据架构的输出时，仍然存在显著差距。这一发现表明多模态结构化推理仍需技术突破。为应对此问题，研究团队进一步开展了优化训练实验，大幅提升模型的结构化输出能力。此外，SO-Bench的设计和数据将公开，供研究者参考与应用。
与SO-Bench关注视觉结构化输出评估不同，MIA-Bench是一项专为评估多模态语言模型复杂指令跟随能力的基准测试。其特色在于包含400组精心设计的图像-提示对，每组数据旨在测试模型对多层次指令的理解和严格遵循能力。
MIA-Bench研究的发布日期为2025年2月25日，测试结果揭示了现有一系列顶尖多模态语言模型在生成满足特定格式、精确遵循指令的响应时，仍存在显著改进空间。这一基准测试的推出，不仅为业界优化模型指令跟随能力提供了一套可操作性强的标准，也进一步推动了多模态语言模型在复杂场景的实际应用。
SO-Bench和MIA-Bench的研究成果预示了多模态大型语言模型向更高准确性、更强指令跟随能力发展的方向。无论是视觉结构化数据提取的突破，还是复杂指令处理能力的提升，这些基准测试在推动多模态技术落地应用方面具有深远意义。
两项工具的开发团队表示，他们将持续开源这些基准测试资源，支持社区进一步优化。随着更多研究者和开发者的参与，多模态语言模型的实用性、可靠性与普适性必将迎来质的飞跃。
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