我们用HFlow评测了最新的开源权重VLM处理第一人称视角数据的能力

我们使用HFlow评测了最新的开源权重VLM（视觉语言模型）在处理第一人称视角（egocentric）数据方面的表现。评测基于Build AI的Egocentric-10k基准，该基准曾使用Gemini 2.5 Flash来测量手部可见度和主动操作。我们保持了相同的提示词和相同的数据集，仅更换模型。各模型与原始结果的一致度如下：Gemini 2.5 Flash：91.65%（基准）GLM 5.3 Flash：91.00% Gemma 4 26B-A4B：90.87% Qwen 3.8 27B：90.79% Inkling Small：85.21% Gemma表现最为亮眼，其结果与Gemini持平，但成本仅为其1/19。Gemma和Qwen模型都可实际自托管，能在数据不外流的情况下进行私有化处理。这表明现代开源权重VLM已经足以胜任大规模第一人称视角数据处理。主要的差异化因素越来越体现在成本、吞吐量、输出可靠性和自托管便利性上。如果你正在为第一人称视角数据优化多模态处理，可以使用Hflow，用任意提示词和模型自行运行此评测。https://github.com/Hebbian-Robotics/hflow git clone https://github.com/Hebbian-Robotics/hflow.git cd hflow/examples/build_ai_evaluation 来自 /u/kuaythrone