本文探讨了视频型大型语言模型（Video-LLM）的评估系统，提出了多个基准测试以评估其在视频理解和推理方面的能力。研究表明，现有模型在复杂视频处理，尤其是长视频理解任务中存在不足。通过引入新的评估工具和方法，旨在推动多模态模型的发展，以满足现实应用需求。

本文提出了一种视频型大型语言模型（Video-LLM）的评估系统，通过基准测试评估其在视频理解和推理任务中的能力，特别关注复杂推理任务。实验结果表明，当前模型在预测推理方面存在不足，评估方法为未来模型的发展提供了标准化框架。