多模态评测正在从跑分转向可审计红队流程

今日关键信号：VLM评测分数正在失去默认可信度

结论先行：VLM/MLLM 的 benchmark 分数正在失去“默认可信”的资格。高分不再等价于可用、可上线、或更安全。

两条证据把这条链条切断了：

DatBench 把评测集的“可被投机”的系统性问题量化了：部分评测里，最高约 70% 的题目不看图也能答（blindly solvable）；部分数据集里约 42% 样本存在错标/歧义；把多选题改成生成式后，能力会出现最高约 35% 的断崖式下跌，暴露出“跑分=猜题/口径红利”。
OpenRT 把“安全评测碎片化”工程化地暴露出来：现有红队基准往往单轮、单模态、不可扩展；当攻击面被统一到模块化流水线（模型接入/数据集/攻击策略/判定器/指标）并规模化跑起来，前沿模型在不同攻击族之间的脆弱性呈两极分化，平均 ASR 仍可高到约 49% 量级；推理化并不自动带来鲁棒性。

含义很直接：我们正在从“看总分”转向“查口径、查数据、查可复现攻击面”。分数还会存在，但不再能单独作为门禁与采购对比的依据。

趋势主线（T01）：评测入口正在从“跑benchmark”切换到“数据审计+可复现红队流程”（Research/Engineering/Product分层）

对照结论（Before → After）

Before：碎片化benchmark叠加“总分”，被当作风险结论的替代品。
After：评测入口正在前移到两件事——数据质量审计 + 可复现红队流程。输出不再是总分，而是可被利用的失败模式与可回归的修复路径。DatBench把“盲解/错标/产线差距”量化到不可忽视：部分评测中最高可见70%盲解、42%错标/歧义，MCQ转生成式后能力可出现35%断崖。OpenRT则把红队从“各玩各的脚本”做成可扩展管线，甚至在20个先进模型上给出高**ASR均值~49%**这类可复现实证。

分层变化（Research / Engineering / Product）

Research：红队与评测准则正在被论文/开源固化成“可复用模块”。攻击策略、判定器、指标口径开始能对齐复现，而不是口头讨论。
Engineering：门禁正在从“过线分数”改为“过线流程”。必须有：数据审计报告（盲解/错标/分布差异）、可执行复现脚本、用例库版本化、回归基线与差分。
Product：供应商对比叙事正在从“榜单名次”转向“方法可信度”。采购开始追问：你的数据怎么审、红队怎么跑、失败模式是否披露、修复是否可回归。

平台影响（组织约束，不是建议）

上线/采购不再可仅用单一benchmark门槛做决策。
必须并行建立两条流水线：评测数据审计（盲解/错标/产线gap指标化）与红队用例回归（版本化用例+判定器+脚本）。
必须把“离线评测 vs 产线分布差异”当作持续指标跟踪，而非一次性验收；否则分数上涨也不能解释线上事故率。

风险与不确定性（核心）

未证实：DatBench/OpenRT的结论与流程能否在跨模型/跨任务稳定复现；口径不稳会直接导致组织间不可比。
红队流程本身也可能被针对性过拟合：流程全对、ASR变低，但新攻击族仍可穿透。
治理成本会上升且不可回避：维护用例库、修复标注、回归门禁与异动追踪，都会变成长期预算项。

为什么是现在：盲解/错标/产线差距把“高分=安全/可用”的链条切断了

结论：多模态评测的“总分”正在失去对风险与可用性的代表性，高分不再能当上线/采购的默认门槛。

变化先发生在数据侧。DatBench把三类病灶量化到不可忽视：大量题目“盲解”（不看图也能答，对模型视觉能力不敏感），样本存在高比例错标/歧义，且多选题与真实用例不一致，导致分数早饱和、对模型区分度下降。更关键的是，一旦把MCQ转成生成式、过滤盲解与错标，很多模型会出现明显能力掉档，这说明原本的“高分”包含了大量非目标能力与数据噪声红利。

同时，产线差距被直接暴露出来：离线benchmark的输入分布、交互形态（单轮/多轮）、以及安全判定方式，与真实产品里的多轮对话、跨模态注入、工具调用前后文完全不同。OpenRT这类框架把攻击工作流模块化（数据集/攻击策略/裁判/指标/运行时解耦），并在多模型、多攻击族的对照里看到“对某类攻击很强、对另一类几乎裸奔”的极化现象，甚至领先模型的平均攻击成功率仍然很高。含义很直接：你拿到的“安全分”更多是在测“对某套模板是否补丁到位”，而不是在测“是否能覆盖真实攻击面”。

因此，“高分=安全/可用”的链条被三处同时切断：盲解让分数不再对应多模态能力；错标让分数不再对应真实正确性；产线差距让分数不再对应上线风险。现在必须把评测入口前移到“数据审计+可复现红队流程”，否则分数只会继续给组织提供虚假的确定性。

平台影响：上线门禁、采购对比与回归治理正在被重写

结论：上线/采购不再可用“单一benchmark分数”当默认门槛；平台门禁正在改成“两条流水线”：评测数据审计 + 红队用例回归，并把“产线分布差异”纳入持续指标。

变化：DatBench把评测集的结构性问题量化到可落地口径——可盲解样本最高可达 70%，错标/歧义样本可达 42%，MCQ转生成式后能力下跌最高 35%。这直接切断“高分=可用”的链条。与此同时，OpenRT把红队从碎片化benchmark推进到模块化框架：攻击策略、判定器、数据集与指标解耦，能在多模型上高吞吐跑出可对比的ASR与漏洞谱系。

含义：门禁不再是“达标线”，而是“可追溯流程”。平台要能回答三件事：这套评测题是否被盲解/错标污染；失败模式能否复现；修复后是否回归不反弹。

影响（组织约束）：

上线门禁被重写：必须提交“数据审计结果 + 红队回归报告”作为发布制品；仅报总分的评审不再可通过。审计项至少覆盖盲解筛除、错标修复记录、任务格式变换导致的能力落差（例如MCQ→生成式）。
采购对比被重写：供应商榜单名次不再是主叙事；必须提供可复现脚本、用例覆盖范围、攻击家族的脆弱面分布，以及对“产线任务形态”的贴合度说明。不能解释失败模式的高分模型，风险溢价上升。
回归治理被重写：平台需要维护“红队用例库”作为常态回归资产；每次对齐/微调/安全补丁都要跑同一套回归，关注的不是均值分，而是漏洞是否迁移、是否出现攻击家族的极化（某些攻击几乎免疫、某些攻击完全失守）。离线评测与产线分布差异必须持续监控，不再是一轮验收。

风险与不确定性：框架多、跨模型复现实证不足，红队流程也可能被新型过拟合反噬

跨模型可复现性仍未被证明。DatBench把“盲解/错标/产线差距”量化到可执行口径，但这些比例与效果是否在不同VLM家族、不同任务形态下稳定成立，缺少公开的横向复现矩阵。一旦不稳，“审计后分数回升/下降”可能只是数据与模型耦合的偶然结果。
框架多，但口径可能继续分裂。OpenRT把红队拆成模型接入、数据集、攻击策略、判定器、指标五个维度并模块化；好处是可扩展，代价是不同组织很容易在判定器/指标上做出“不可比”的本地选择，导致同一模型在不同套件下ASR差异巨大、结论难落地到采购与门禁。
红队流程本身会被针对性过拟合。当攻击库与判定器变成固定流水线，防守侧会对“已知攻击家族+已知评估器”做补丁式拟合。OpenRT也观察到模型对不同攻击家族呈现强烈两极分化（某些几乎免疫、某些接近失守），这意味着“流程合格”不等于“真实风险降低”，反而可能把资源引导到最容易刷掉的薄弱项。
治理成本上升是确定性的。数据审计需要持续修错标、处理歧义样本、维护生成式改写与过滤规则；红队回归需要维护用例库、攻击实现、判定器版本与回归基线。再叠加评测算力占比上升（DatBench提到评测可能吞掉显著开发算力），组织会面临“评测做得越像产线，维护越像产线”的长期负担。

Watchlist（T03）：多代理长上下文把KV复用与在线后训练推成硬约束，但一手工程证据仍需补齐

测试时推理与多代理正在把缓存与持续适配推成硬约束。否则长上下文、多轮协作的成本会直接吞掉吞吐与延迟预算。

研究侧信号已出现，但仍偏“模型/系统宣言”
MiMo-V2-Flash用MoE把“总参309B、激活参15B”做成默认叙事，并把原生32k上下文扩到256k；同时用MTP做speculative decoding，宣称可到2.6×解码加速。这等于把“激活参解耦+超长上下文+更高并发”绑定成同一代能力目标，但对真实产线的端到端收益（TTFT、P99、KV命中率、跨节点回收开销）仍缺少可对照的公开曲线。
在线后训练正在从“迭代手段”变成“部署形态的一部分”
SOP把VLA的持续在线post-training讲成可规模化闭环（强调长时间真实任务运行）。信号含义很直接：模型上线后不再可只靠离线批量后训练慢慢修；必须支持数据回放、隔离、门禁评测、回滚与护栏，否则在线适配的回归风险会反向放大。当前公开材料更多是能力展示，系统化回滚/事故复盘的工程证据不足。
共享KV cache/DPU卸载：生态在推，但仍是二手叙事占主导
VAST+NVIDIA提出“pod级共享KV cache”“确定性访问”“BlueField-4 DPU上跑数据面服务”，逻辑上对多代理的跨节点上下文复用是对的。但目前更像架构方向声明：缺少关键一手指标与故障域细节（多租户隔离、一致性模型、缓存污染与回收策略、跨pod命中率与抖动、对TTFT/P99的量化收益、真实客户负载案例）。在这些补齐前，仍不能把“共享KV=已落地硬约束”当作行业共识。

接下来要盯的补证点：MoE激活参带来的端到端吞吐/延迟曲线（含长上下文与多代理场景）；在线后训练的门禁与回滚是否可操作且可复现；共享KV在多租户与故障场景下的确定性与成本账单。