DriveBench

开车前先测测大模型，看看它敢不敢上路

DriveBench 是一个面向自动驾驶场景的视觉语言模型（VLM）评测基准，源自 ICCV 2025 论文。它系统性地从可靠性、数据和指标三个维度，评估 GPT-4V、Qwen2-VL、InternVL 等主流 VLM 在驾驶任务中的表现。项目提供标准化的数据集、评测代码和结果分析工具，帮助研究者量化模型在感知、推理、规划等驾驶子任务上的能力边界。其核心价值在于揭示 VLM 在真实驾驶环境中的幻觉、误判和鲁棒性问题，并推动模型在安全关键场景下的改进。

开源 free 对话助手
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 251
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类对话助手
开发团队worldbench
所属国家
官网地址https://drive-bench.github.io
GitHubhttps://github.com/worldbench/DriveBench
定价模式free
价格说明开源项目，提供在线演示页面，完全免费使用。
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autonomous-driving,chatgpt,driving-with-language,internvl,phi-3,qwen2-vl,vision-language-models
GitHub 星标★ 251
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-01-01 00:00:00
最近更新2026-09-24 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4

使用教程

核心亮点

  • 首个从可靠性、数据、指标三维度系统评测驾驶 VLM 的基准，视角全面
  • 提供标准化评测代码和数据集，复现门槛低，便于横向对比
  • 基于 ICCV 2025 论文，学术背书强，方法严谨可信

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 评测集规模有限，可能未覆盖极端驾驶场景

适用场景

  • 研究者对比不同 VLM 在自动驾驶任务上的能力
  • 开发者评估自研驾驶模型的安全性与可靠性
  • 学生或工程师学习 VLM 在具身智能中的应用

替代项目

DriveLM、nuScenes-QA、CARLA Leaderboard

项目介绍

DriveBench 是行业应用领域的开源项目，由 worldbench 开发，2025 年首次发布。

它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 250。

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 2026-09-09。提供在线演示页面，完全免费使用。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：研究者对比不同VLM在自动驾驶任务上的能力。同类可对比的替代方案包括 DriveLM、nuScenes-QA、CARLA Leaderboard。

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