UNO-Bench用98%必须跨模态可解的问题与多步开放式评测，量化全模态融合与推理能力。本文结合电商与新零售场景，给出可落地的评测与选型方法。
全模态评测UNO-Bench：电商与新零售多源数据融合的“质检尺”
电商团队最常见的误判之一，是把“能看图、能听音、能读字”的模型，当成“真正理解了场景”的模型。你让它给商品图生成文案，它答得不错；让它听一段导购录音提炼要点，也像那么回事。可一旦把商品图片、主播口播、用户评论、短视频片段放到同一个链路里，让它做“综合判断”，效果就开始飘：要么抓住一条线索就下结论，要么在关键细节上翻车。
这正是全模态（图像/音频/视频/文本统一融合）进入落地阶段后，最棘手的瓶颈：我们缺的不是模型，而是能衡量“融合是否真的发生”的评测体系。美团 LongCat 团队在 2025-11-17 发布的 UNO-Bench，把这个问题推到了台前：用一套一站式基准同时衡量单模态与全模态能力，并且用严格的数据设计证明——全模态能力不是简单叠加，而是存在“组合定律”。
把视角放回“人工智能在电子商务与新零售”这条主线：如果你在做个性化推荐、智能运营、需求预测、智能仓储或动态定价，UNO-Bench 这类评测的意义很直接——它决定你选的全模态模型，究竟能不能在真实业务里扛住多源信息的复杂度。
UNO-Bench解决的不是“没榜单”，而是“评不准”
先给结论：UNO-Bench 的价值不在于又多了一个排行榜，而在于它把“全模态是否必须融合才能答对”这件事做实了。
过去多模态评测常见两类问题：
- 英文中心：很多基准天然偏英文语境，中文电商场景（口音、商品属性表达、商详写法、导购话术）覆盖不足。
- 伪跨模态：音视频高度同步、信息冗余，导致不少题目用单模态也能猜对。这在评测上会“虚高”，在电商落地就会“虚弱”。
UNO-Bench 用了两组数据来覆盖“单模态—全模态”的全链路：
- 1250 条人工标注的全模态样本
- 2480 个增强的单模态样本
更关键的是：它通过模态消融实验把关，确保98% 的问题必须跨模态才能正确解答。这句话的业务含义是：如果模型不做融合、只会“看一眼图”或“抄一段字幕”，在 UNO-Bench 上就很难混过去。
为什么电商需要“全模态质检尺”：三类高频场景最容易翻车
结论很明确：电商与新零售的关键决策越来越依赖多源信号，而多源信号的核心风险是“信息冲突与缺失”。我见过很多团队在 POC 里表现很好，一上生产就掉链子，原因往往不是模型不聪明，而是融合链路没有被可靠评估。
1）个性化推荐：图像、文本与口播经常互相“打架”
举个常见场景：同一款羽绒服，商品标题写“轻薄通勤”，主图是修身版型，直播口播却强调“极寒保暖”，评论里有人说“偏短”。
- 单看标题：推荐给通勤人群
- 单看主图：推荐给小个子/修身偏好
- 单听口播：推荐给保暖刚需
真正好的全模态推荐，需要模型学会：哪些信息可信、哪些是营销话术、哪些是用户真实反馈。UNO-Bench 强调的跨模态对齐与推理能力，恰好对应这个痛点。
2）新零售智能运营：门店音频、视频与POS数据需要“共同解释”
门店巡检、排队管理、陈列合规，越来越多用视频+语音+文本记录。
- 视频显示货架缺货
- 语音里店员说“刚补过”
- 文本工单写“下午到货”
如果模型不会做时序与因果推理，就会把矛盾当事实，直接影响补货与调度。UNO-Bench 在推理层特意加入时序推理、空间推理、复杂推理，就是在逼评测更贴近真实运营链路。
3）需求预测与供应链：多源信号的价值在“互补”，不是“平均”
需求预测很容易落入“多加几个特征”的陷阱。真正有效的多模态输入（如短视频热度、主播话术、商品视觉风格、评论情绪）是互补关系：
- 视觉风格决定“被点击”的概率
- 口播与评论决定“被说服”的概率
- 文本参数与价格决定“被下单”的概率
评不出融合能力，就很难知道模型是在用互补信息，还是在被噪声带偏。
UNO-Bench的两项设计，特别适合中文电商落地视角
结论先讲：UNO-Bench 最“像业务”的地方，是它认真对待了中文语音真实度和复杂链路推理的可评分性。
1）“视听分离再组合”：逼模型做真正融合
UNO-Bench 里关键对话由 20+ 真人录制，包含普通话、四川话等真实声学特征；更重要的是，它采用“视听分离再组合”策略：音频与视觉素材并非天然同步，而是人工组合，让每个模态承载不可替代的信息。
放到电商语境，这非常像直播与短视频：画面在展示商品细节，口播在讲权益、规格、适用场景，两者缺一不可。
2）多步开放式问题（MO）：把“瞎猜对了”揪出来
选择题的最大问题是：模型可能靠套路、靠概率蒙对。
UNO-Bench 的 MO（Multi-step Open-ended）多步开放式问题，会把一个长链路任务拆成多个前后依赖的子问题，并且每一步都要输出开放式答案，专家还会按难度加权打分（满分 10 分）。
对电商团队来说，这种评测更接近你真正想要的能力：
- 能不能先识别商品关键信息
- 能不能结合口播/评论解释矛盾
- 能不能给出可执行的运营建议
只要中间一步断了，后面就会连锁崩。业务里也是这样。
“组合定律”对选型的启发：别迷信“全模态”，先补短板
UNO-Bench 最有传播力的发现，是它给出了全模态性能与单模态能力之间的 幂律组合关系，拟合度高达 97.59%：
全模态能力并非线性叠加，而更像单模态能力的“乘积放大”。
它带来两个很实用的判断：
- 短板效应：能力较弱的模型，任何一条模态拉胯，整体就上不去。
- 协同增益：能力强的模型，单模态每提升一点，会在全模态上被“放大”。
把这条规律翻译成电商落地建议就是：
- 如果你的业务主要靠图文（商详+主图）驱动，先把视觉与文本链路打牢，再上全模态。
- 如果你要吃直播口播红利，ASR（语音转写）只是及格线，真正的壁垒在“转写如何进入推理链路”。UNO-Bench 的评测也显示，顶尖模型在这方面优势明显。
- 选型别只看总分：更要看模型是否“高于幂律曲线”（融合效率更高），这比单纯比较参数量更接近业务真相。
给电商与新零售团队的落地清单：把评测接到真实链路里
如果你的目标是 leads（线索转化）或业务增长，我建议把 UNO-Bench 的思想迁移到内部评测与验收流程。下面这份清单可直接照做：
1）用“模态消融”验收你的多模态应用
每个关键任务（如选品、审核、客服质检、巡店）都做三次测试：
- 只给文本
- 只给图/视频
- 给全模态
如果“只给某一模态”也能拿到接近同样的结果，说明你的系统可能只是把多模态当装饰，并没有形成融合优势。
2）把选择题改成“分步可打分”的业务题
把一个任务拆成 3–5 步，分别验收：识别→对齐→推理→决策→解释。例如直播复盘：
- 识别：主播讲了哪些权益？
- 对齐：画面展示的 SKU 是否与口播一致？
- 推理：为什么某段转化突然下降？
- 决策：下一场建议调整什么？
- 解释：证据来自哪些模态？
这会显著提升你对模型“可靠性”的把握，而不是只看一个最终答案。
3）用“推理能力”作为差异化门槛
UNO-Bench 的结论很尖锐：模型差距主要在推理而非感知，尤其空间推理最难，连顶尖模型得分也不高。
对应到新零售的门店与仓储场景，你应该把“能不能解释空间/动线/摆放变化带来的影响”当作硬指标，而不是停留在“能不能识别商品”。
写在最后：全模态AI能不能带来增长，先看你会不会“测”
全模态大模型正在把电商与新零售从“看单点数据”推进到“看整体场景”。但我越来越相信一句话：不会评测的团队，迟早会被看起来更聪明的 Demo 误导。
UNO-Bench 的意义，是给行业提供了一把更像真实世界的尺子：用中文场景、严格的跨模态可解性、以及多步开放式问题，把“融合”和“推理”从宣传词变成可量化指标。
如果你正在规划 2026 年的电商智能化路线——个性化推荐怎么引入视频与音频信号、门店运营怎么做多源感知闭环、供应链怎么把内容热度纳入预测——不妨先想清楚：你的评测体系，是否已经能筛掉那些“看着都会、其实不会”的全模态能力？