TaskMeAnything

自动生成多模态任务，全面评估模型能力

TaskMeAnything是一个用于多模态语言模型（如视觉语言模型）的任务生成与模型评估系统，发表于NeurIPS 2024。它解决的核心问题是：传统基准测试集固定且覆盖有限，难以全面评估模型的真实能力。该系统能够自动生成多样化的任务，涵盖视觉问答、图像描述、推理等场景，并支持对模型进行系统性评估。其核心能力包括：基于给定模型和数据集自动生成新任务、提供标准化的评估流程、以及支持自定义任务扩展。通过动态任务生成，帮助研究者更全面地发现模型弱点，推动多模态模型的发展。项目采用Python实现，目前处于早期阶段，但提供了完整的代码和文档，适合研究者和开发者使用。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 71

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队JieyuZ2

所属国家

官网地址https://www.task-me-anything.org

GitHubhttps://github.com/JieyuZ2/TaskMeAnything

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型benchmark,evaluation,foundation-models

GitHub 星标★ 71

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-06-01 00:00:00

最近更新2026-07-08 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数1

使用教程

核心亮点

基于NeurIPS 2024论文，方法有学术支撑，非随意设计
支持动态任务生成，突破固定基准的覆盖局限
提供标准化评估流程，便于复现和对比实验结果

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
依赖外部多模态模型，评估成本可能较高

适用场景

学术研究：评估多模态模型在未知任务上的泛化能力
模型开发：在发布前自动生成测试任务，发现模型盲点
基准测试：构建动态基准集，替代静态数据集

替代项目

MME、MMBench、SEED-Bench

项目介绍

TaskMeAnything 是评测安全领域的开源项目，由 JieyuZ2 开发，2024 年首次发布。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 71。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-08。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：学术研究：评估多模态模型在未知任务上的泛化能力。同类可对比的替代方案包括 MME、MMBench、SEED-Bench。

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