How Far Are Video Models from True Multimodal Reasoning?

📄 arXiv: 2604.19193v1 📥 PDF

作者: Xiaotian Zhang, Jianhui Wei, Yuan Wang, Jie Tan, Yichen Li, Yan Zhang, Ziyi Chen, Daoan Zhang, Dezhi YU, Wei Xu, Songtao Jiang, Zuozhu Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-21

💡 一句话要点

提出CLVG-Bench评估框架，揭示视频模型在多模态推理上的局限性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频模型评估 多模态推理 上下文学习 视频生成 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有视频模型在多模态推理方面存在不足，现有评测基准难以有效评估其复杂推理能力。
  2. 提出CLVG-Bench评估框架，利用视频生成中的上下文学习，探测模型在物理、逻辑和交互场景下的零样本推理能力。
  3. 实验表明，现有SOTA模型在逻辑推理和交互式生成任务上表现不佳，揭示了多模态推理和物理基础是关键瓶颈。

📝 摘要（中文）

尽管通用视频模型取得了显著进展，但它们在实现真正的多模态推理方面还存在差距。现有基准测试由于任务设计简单和评估指标分散，无法严格评估复杂的多模态推理能力。为了弥补这一差距，本文提出了CLVG-Bench，一个通过视频生成中的上下文学习来探测视频模型零样本推理能力的评估框架。CLVG-Bench包含1000多个高质量、手动标注的元数据，涵盖6个类别和47个子类别，包括物理模拟、逻辑推理和交互式上下文等复杂场景。为了实现严格和可扩展的评估，本文还提出了自适应视频评估器(AVE)，它使用最少的标注与人类专家的感知对齐，并提供对各种视频上下文任务的可解释文本反馈。大量实验表明，最先进的视频模型（如Seedance 2.0）在某些理解和推理子任务上表现出色，但在逻辑推理和交互式生成任务上表现不佳（成功率分别低于25%和接近0%），表明多模态推理和物理基础是关键瓶颈。通过系统地量化这些局限性，该方法提供了可操作的反馈和实现真正鲁棒的通用视频模型的清晰路线图。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频模型在多模态推理能力上存在不足，尤其是在涉及逻辑推理、物理模拟和交互式上下文等复杂场景时。现有的评估基准测试通常侧重于简单的任务设计和零散的评估指标，无法全面、深入地评估模型在复杂场景下的推理能力。因此，如何设计一个能够有效评估视频模型多模态推理能力的基准测试成为一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是通过构建一个更具挑战性的评估框架，即CLVG-Bench，来更全面地评估视频模型的多模态推理能力。该框架采用视频生成中的上下文学习方法，通过要求模型根据给定的上下文生成视频，从而考察模型对物理规律、逻辑关系和交互行为的理解和推理能力。这种方法能够更直接地反映模型在复杂场景下的推理能力，并揭示其潜在的局限性。

技术框架：CLVG-Bench评估框架主要包含两个核心组成部分：高质量的视频数据集和自适应视频评估器(AVE)。视频数据集包含1000多个手动标注的视频，涵盖6个类别和47个子类别，包括物理模拟、逻辑推理和交互式上下文等复杂场景。AVE则用于自动评估生成的视频质量，它通过与人类专家的感知对齐，并提供可解释的文本反馈，从而实现对视频生成质量的客观评估。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了CLVG-Bench评估框架，该框架能够更全面、深入地评估视频模型的多模态推理能力。与现有的评估基准测试相比，CLVG-Bench具有以下优势：1) 涵盖更广泛的复杂场景；2) 采用视频生成作为评估手段，能够更直接地反映模型的推理能力；3) 提出了自适应视频评估器(AVE)，能够实现对视频生成质量的客观评估。

关键设计：CLVG-Bench的数据集构建过程中，作者精心设计了各种复杂场景，并进行了高质量的手动标注，确保数据集的质量和多样性。AVE的设计则采用了与人类专家感知对齐的策略，通过学习人类专家的评估标准，从而实现对视频生成质量的客观评估。具体的技术细节包括：数据集的类别和子类别的划分标准、视频生成任务的上下文设计、AVE的训练数据和评估指标等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的SOTA视频模型（如Seedance 2.0）在CLVG-Bench上的表现远低于预期，尤其是在逻辑推理和交互式生成任务上，成功率分别低于25%和接近0%。这表明，现有的视频模型在多模态推理和物理基础方面存在显著的局限性，需要进一步的研究和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容理解、智能监控、人机交互等领域。通过更准确地评估视频模型的多模态推理能力，可以促进相关技术的发展，例如开发更智能的视频分析系统、更自然的交互式机器人等。此外，该研究提出的评估框架和方法也可以为其他多模态学习任务提供借鉴。

📄 摘要（原文）

Despite remarkable progress toward general-purpose video models, a critical question remains unanswered: how far are these models from achieving true multimodal reasoning? Existing benchmarks fail to address this question rigorously, as they remain constrained by straightforward task designs and fragmented evaluation metrics that neglect complex multimodal reasoning. To bridge this gap, we introduce CLVG-Bench, an evaluation framework designed to probe video models' zero-shot reasoning capabilities via Context Learning in Video Generation. CLVG-Bench comprises more than 1,000 high-quality, manually annotated metadata across 6 categories and 47 subcategories, covering complex scenarios including physical simulation, logical reasoning, and interactive contexts. To enable rigorous and scalable assessment, we further propose an Adaptive Video Evaluator (AVE) that aligns with human expert perception using minimal annotations, delivering interpretable textual feedback across diverse video context tasks. Extensive experiments reveal a striking answer to our central question: while state-of-the-art (SOTA) video models, such as Seedance 2.0, demonstrate competence on certain understanding and reasoning subtasks, they fall substantially short with logically grounded and interactive generation tasks (achieving success rates <25% and ~0%, respectively), exposing multimodal reasoning and physical grounding as critical bottlenecks. By systematically quantifying these limitations, the proposed method provides actionable feedbacks and a clear roadmap toward truly robust, general-purpose video models. CLVG-Bench and code are released here.