VGI-Bench (Video General Intelligence Bench, de Seldon) plantea preguntas de opción múltiple sobre vídeos de larga duración: qué apareció primero, qué se mostraba en pantalla al mismo tiempo que otra cosa, qué dijo un narrador mientras se mostraba un plano específico y preguntas cuya premisa nunca ocurre. Cada ejemplo que aparece a continuación es una ejecución real a través de OpenRouter. El modelo recibió el vídeo completo y la pregunta en un solo turno con temperatura 0, y la respuesta evaluada es la letra de su última línea Answer: .
Última ejecución de la evaluación comparativa
Mayor precisión
66,2 %
Mejor relación calidad-precio
0,039 US$/pregunta
Más rápido
Precisión en la partición pública (439 preguntas; las ejecuciones deben tener al menos 395 respondidas para aparecer en la lista), con el coste, el tiempo y los tokens de entrada y salida por pregunta para cada endpoint de proveedor en el que se ejecutó el modelo. Las puntuaciones agregan las ejecuciones satisfactorias de los últimos 90 días.
| # | Modelo | Desv. estándar | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 66,2 % | ±1,0pp | 0,039 US$ | 64s | 141k | 2,03k | |
| 2 | Alibaba | 65,5 % | -- | 0,046 US$ | 4,6m | 412k | 11,5k |
| 3 | 63,7 % | ±4,8pp | 0,073 US$ | 2,5m | 241k | 6,5k | |
| 4 | Alibaba | 63,7 % | -- | 0,55 US$ | 8,6m | 613k | 20,1k |
| 5 | 63,6 % | -- | 1,03 US$ | 3,1m | 233k | 8,62k | |
| 6 | Google AI Studio | 61,4 % | ±0,7pp | 0,061 US$ | 1,8m | 341 | 6,04k |
| 7 | 61,1 % | -- | 0,22 US$ | 4,2m | 227k | 14,3k | |
| 8 | Alibaba | 58,0 % | -- | 0,33 US$ | 8,2m | 579k | 13,6k |
| 9 | Alibaba | 56,8 % | -- | 0,11 US$ | 6,2m | 1,52M | 24,1k |
| 10 | Google AI Studio | 54,8 % | ±0,5pp | 0,14 US$ | 4,7m | 111k | 40,2k |
| 11 | Alibaba | 54,8 % | ±0,5pp | 0,27 US$ | 5,6m | 1,48M | 10,9k |
| 12 | 54,2 % | ±0,5pp | 0,24 US$ | 2,6m | 151k | 21,8k | |
| 13 | 52,8 % | ±2,3pp | 0,16 US$ | 3,7m | 98,6k | 14,1k | |
| 14 | 51,3 % | -- | 0,008 US$ | 6,0m | 7,53k | 13,7k | |
| 15 | 51,0 % | ±0,6pp | 0,16 US$ | 2,0m | 150k | 15,3k | |
| 16 | Alibaba | 50,6 % | ±0,4pp | 0,21 US$ | 7,1m | 532k | 20,9k |
| 17 | Google AI Studio | 50,0 % | ±0,3pp | 0,024 US$ | 1,9m | 341 | 9,42k |
| 18 | Google AI Studio | 48,0 % | -- | 0,012 US$ | 2,4m | 340 | 29,7k |
| 19 | 47,6 % | ±1,9pp | 0,026 US$ | 2,3m | 36,7k | 7,15k | |
| 20 | Xiaomi | 46,5 % | ±2,9pp | 0,018 US$ | 6,4m | 272k | 13,2k |
| 21 | Perceptron | 46,2 % | ±0,1pp | 0,008 US$ | 2,7m | 46,4k | 817 |
| 22 | Alibaba | 46,2 % | ±1,2pp | 0,10 US$ | 4,9m | 1,49M | 20,2k |
| 23 | 45,6 % | -- | 0,027 US$ | 4,6m | 77,4k | 14,7k | |
| 24 | 45,5 % | ±1,0pp | 0,95 US$ | 8,6m | 1,45M | 21,4k | |
| 25 | 45,5 % | ±0,7pp | 0,17 US$ | 7,5m | 532k | 21,3k | |
| 26 | 45,4 % | -- | 0,034 US$ | 5,2m | 337k | 11,9k | |
| 27 | Alibaba | 45,2 % | ±0,8pp | 1,14 US$ | 6,7m | 1,49M | 19,4k |
| 28 | 45,1 % | ±0,6pp | 0,17 US$ | 4,9m | 440k | 18,6k | |
| 29 | 44,9 % | ±0,8pp | 0,035 US$ | 6,9m | 77,3k | 18,5k | |
| 30 | 43,4 % | ±2,9pp | 0,027 US$ | 1,9m | 232k | 9,34k | |
| 31 | 43,4 % | -- | 0,34 US$ | 3,2m | 77k | 21,1k | |
| 32 | 35,5 % | ±3,4pp | 0,016 US$ | 5,2m | 150k | 12k | |
| 33 | 34,6 % | ±2,7pp | 0,028 US$ | 8,3m | 58,2k | 43,9k | |
| 34 | 30,1 % | ±2,6pp | 0,081 US$ | 9,8m | 53,4k | 75,3k | |
| 35 | Perceptron | 28,9 % | -- | 0,019 US$ | 1,6m | 49k | 7,48k |
| 36 | 28,5 % | ±0,8pp | 0,016 US$ | 1,9m | 14,6k | 30,3k | |
| 37 | 24,7 % | ±7,3pp | 0,004 US$ | 2,8m | 4,59k | 9,91k | |
| 38 | 22,2 % | -- | 0,006 US$ | 44s | 130k | 3,99k | |
| 39 | Reka | 21,4 % | ±0,2pp | 0,00015 US$ | 31s | 1,49k | 30,5 |
| 40 | 19,2 % | -- | 0,001 US$ | 1,8m | 5,71k | 9,46k | |
| 41 | 15,5 % | -- | 0,050 US$ | 44s | 1,58k | 4,7k | |
| 42 | Google AI Studio | 14,7 % | -- | 0,32 US$ | 3,0m | 1,63k | 15,5k |
| 43 | 14,4 % | -- | 0,039 US$ | 76s | 1,42k | 10,3k | |
| 44 | Together | 13,8 % | -- | 0,022 US$ | 47s | 6,28k | 6,46k |
| 45 | Alibaba | 12,8 % | ±0,4pp | 0,023 US$ | 3,9m | 38k | 6,22k |
| 46 | Google | 12,4 % | -- | 0,013 US$ | 24s | 1,19k | 3,29k |
| 47 | 12,4 % | ±0,4pp | 0,015 US$ | 56s | 38,3k | 6,56k | |
| 48 | 12,3 % | ±0,5pp | 0,13 US$ | 6,9m | 124k | 2,42k | |
| 49 | 11,8 % | ±0,4pp | 0,031 US$ | 3,9m | 32,7k | 5,87k | |
| 50 | Google AI Studio | 11,5 % | -- | 0,016 US$ | 24s | 1,39k | 3,97k |
| 51 | Google AI Studio | 10,9 % | -- | 0,098 US$ | 59s | 1,39k | 7,96k |
| 52 | 10,8 % | ±0,3pp | 0,005 US$ | 44s | 4,57k | 5,08k | |
| 53 | Google AI Studio | 10,6 % | -- | 0,098 US$ | 60s | 1,39k | 8,02k |
| 54 | Google AI Studio | 10,1 % | -- | 0,088 US$ | 39s | 1,38k | 9,59k |
| 55 | Google AI Studio | 8,4 % | -- | 0,006 US$ | 13s | 1,39k | 2,08k |
| 56 | Google AI Studio | 8,2 % | -- | 0,038 US$ | 58s | 1,39k | 25,1k |
| 57 | Google AI Studio | 8,2 % | -- | 0,038 US$ | 58s | 1,38k | 25,1k |
| 58 | 6,3 % | ±5,7pp | 0,025 US$ | 36s | 5,46k | 1,69k | |
| 59 | Z.AI | 5,6 % | ±4,3pp | 0,017 US$ | 1,9m | 69,2k | 804 |
| 60 | 2,7 % | ±1,2pp | 0,003 US$ | 8,8m | 612 | 23,6k |
La traza de razonamiento refleja la percepción del modelo: los momentos que afirma haber visto y las marcas de tiempo que les asigna. Compararla con el vídeo muestra cómo se llegó a la respuesta y, en las ejecuciones fallidas, dónde la descripción se aparta de las imágenes.
Escenario ideal: El modelo localiza el momento y lo interpreta correctamente.
Pregunta 1187 global-graph/interaction_partner Qwen3.8 27B
El video completo que se envió al modelo, servido desde la réplica de OpenRouter utilizada por el harness.
¿Sobre qué opción se sitúa el puntero del ratón con mayor frecuencia?
La traza sigue el puntero a lo largo de toda la grabación en lugar de un solo fotograma, identifica la breve aparición de Premiere Pro cerca del final como un distractor y se decide por la ventana que domina la sesión.
Modo de fallo: Objeto destacado sobre la llave
Pregunta 1862 global-graph/co_presence Qwen3.8 27B
El video completo que se envió al modelo, servido desde la réplica de OpenRouter utilizada por el harness.
¿Qué opción aparece repetidamente al mismo tiempo que la caseta de jardín de madera durante el video?
La traza cita ocho marcas de tiempo de una rueda de carro apoyada contra el cobertizo y descarta al presentador por considerarlo incidental. La respuesta correcta validada por humanos es el presentador. El modelo eligió el objeto más distintivo del fotograma en lugar de aquel en el que se basaba la puntuación de la pregunta.
Modo de fallo: Narra un momento que nunca ocurre
Pregunta 1096 contrastive-hard-negative/false-premise-visual-attribute Qwen3.8 27B
El video completo que se envió al modelo, servido desde la réplica de OpenRouter utilizada por el harness.
Cuando la hablante dice que usó una cucharada entera de sal, ¿dónde está situada la cuchara medidora roja con respecto a la cuajada de queso?
La clave de respuestas indica que este momento no ocurre. La traza narra una secuencia de 2:38 a 2:44 en la que se deja la cuchara delante de la cuajada, rechaza de plano la opción «no ocurre» y responde con detalles que la clave de respuestas no respalda.
Modo de fallo: Responde a una pregunta de audio a partir de conocimientos generales
Pregunta 2852 contrastive-hard-negative/visual_audio Qwen3.8 27B
El video completo que se envió al modelo, servido desde la réplica de OpenRouter utilizada por el harness.
Cuando las dos ranuras M.2 se resaltan en morado, ¿qué clic se oye al encajar de nuevo el disipador superior en su sitio?
La traza dice «Necesito recordar el audio» y luego razona a partir de cómo suelen sonar los vídeos de montaje de PC, nunca a partir de este. La clave es «no ocurre». La respuesta final presenta el clic supuesto como algo que se ha oído en el vídeo.
Modo de fallo: Localiza un momento casi idéntico
Pregunta 1539 near-duplicate-moments Qwen3.8 27B
El video completo que se envió al modelo, servido desde la réplica de OpenRouter utilizada por el harness.
Cuando la mano inserta un cable de alimentación negro en la fuente de alimentación Seasonic situada en la parte trasera de la carcasa negra del PC, ¿qué superficie hay detrás?
La pregunta señala un momento que se repite con pequeñas diferencias. La traza se centra en una vista trasera entre 15:30 y 15:40 con una pared blanca detrás. La clave es una superficie oscura con textura, por lo que el modelo asoció la acción con una toma similar y extrajo el fondo de esa toma.
Modo de fallo: Nunca localiza la señal hablada
Pregunta 2894 contrastive-hard-negative/transcript_visual Qwen3.8 27B
El video completo que se envió al modelo, servido desde la réplica de OpenRouter utilizada por el harness.
Cuando dice «Todo este tiempo está ahí atrás bebiendo whisky», ¿está la botella de whisky a la izquierda o a la derecha del portátil en el banco de trabajo de Craig?
La pista es una frase hablada. La traza nunca la encuentra, dice que «probablemente ocurre durante la conversación en el banco» y responde a partir de un fotograma entre los 60 y los 70 segundos. La clave es «no ocurre». Sin el punto de referencia de la transcripción, el modelo lo sustituyó por la escena más parecida.