一站式追踪视频多模态大模型前沿，快速找到所需模型和基准。
Awesome-Video-MLLMs 是一个专注于视频多模态大模型（MLLMs）及其基准测试的资源汇总项目，覆盖短视频、长视频和流式视频理解三大场景。它系统整理了最新的视频理解模型架构、训练方法、评估基准和数据集，帮助研究者和开发者快速追踪领域前沿。项目以精选列表形式呈现，每个条目附有论文链接和代码仓库，解决了视频理解领域信息分散、入门门槛高的问题。核心能力包括：分类梳理短视频（如时序动作定位）、长视频（如跨场景叙事）和流式视频（如实时交互）的模型与基准；收录了从经典到最新的代表性工作；提供结构化的导航，便于按需查找。作为早期项目，其内容仍在快速迭代，但已具备成为视频MLLM领域重要参考的潜力。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models、Awesome-Video-Understanding、Awesome-LLM
Awesome-Video-MLLMs 是评测安全领域的开源项目，由 pipixin321 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 73。
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 2026-09-06。无在线服务，需自行部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：研究者调研视频理解领域最新模型和基准。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Multimodal-Large-Language-Models、Awesome-Video-Understanding、Awesome-LLM。
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