Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark
作者: Ziyu Guo, Xinyan Chen, Renrui Zhang, Ruichuan An, Yu Qi, Dongzhi Jiang, Xiangtai Li, Manyuan Zhang, Hongsheng Li, Pheng-Ann Heng
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-10-30
备注: Project Page: https://video-cof.github.io
💡 一句话要点
评估视频模型零样本推理能力：提出MME-CoF基准并分析Veo-3的推理局限性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视频模型 零样本推理 视觉推理 MME-CoF基准 Veo-3 视频生成 因果推理
📋 核心要点
- 现有视频生成模型在视觉感知和建模方面展现潜力，但其零样本推理能力尚不明确，面临挑战。
- 论文通过构建MME-CoF基准，系统评估了Veo-3在多种推理维度上的表现，揭示其优势与不足。
- 实验表明，视频模型在短程空间推理表现良好，但在长程因果推理和抽象逻辑方面存在局限性。
📝 摘要（中文）
最近的视频生成模型能够产生高保真、时间连贯的视频，表明它们可能编码了大量的世界知识。除了逼真的合成之外，它们还表现出视觉感知、建模和操作的新兴行为。然而，一个重要的问题仍然存在：视频模型是否已准备好在具有挑战性的视觉推理场景中充当零样本推理器？在这项工作中，我们进行了一项实证研究，以全面调查这个问题，重点关注领先且流行的Veo-3。我们评估了它在12个维度上的推理行为，包括空间、几何、物理、时间和具身逻辑，系统地描述了它的优势和失败模式。为了标准化这项研究，我们将评估数据整理成MME-CoF，这是一个紧凑的基准，可以对帧链（CoF）推理进行深入而彻底的评估。我们的研究结果表明，虽然当前的视频模型在短程空间连贯性、精细的 grounding 和局部一致的动态方面表现出有希望的推理模式，但它们在长程因果推理、严格的几何约束和抽象逻辑方面仍然受到限制。总的来说，它们还不能作为独立的零样本推理器，但作为专用推理模型的补充视觉引擎，它们表现出令人鼓舞的迹象。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在评估当前先进的视频生成模型（如Veo-3）是否具备在复杂视觉推理任务中进行零样本推理的能力。现有方法缺乏对视频模型推理能力的系统性评估，难以了解其在不同推理维度上的优缺点。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个专门的评估基准MME-CoF，并设计一系列针对不同推理维度的测试用例，来系统性地评估视频模型在零样本条件下的推理能力。通过分析模型在不同维度上的表现，揭示其优势和局限性。
技术框架：论文主要包含以下几个阶段：1) 选择代表性的视频生成模型Veo-3作为评估对象。2) 构建MME-CoF基准，该基准包含12个推理维度，涵盖空间、几何、物理、时间和具身逻辑等。3) 设计针对每个推理维度的测试用例，并生成相应的视频提示。4) 使用Veo-3生成视频，并评估其在每个测试用例上的表现。5) 分析实验结果，总结Veo-3在不同推理维度上的优势和不足。
关键创新：论文的关键创新在于提出了MME-CoF基准，这是一个专门用于评估视频模型零样本推理能力的紧凑型基准。与现有的视频理解基准不同，MME-CoF更加关注模型的推理能力，并设计了针对不同推理维度的测试用例，从而能够更全面地评估视频模型的推理能力。
关键设计：MME-CoF基准包含12个推理维度，每个维度都设计了多个测试用例。测试用例的设计考虑了视频的时序性和因果关系，要求模型能够理解视频中的物体、关系和事件，并进行推理。评估指标包括准确率、召回率等，用于衡量模型在每个测试用例上的表现。
📊 实验亮点
实验结果表明，Veo-3在短程空间连贯性、精细的 grounding 和局部一致的动态方面表现出有希望的推理模式。然而，在长程因果推理、严格的几何约束和抽象逻辑方面仍然存在显著的局限性。MME-CoF基准的评估结果为后续研究提供了重要的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和改进视频生成模型的推理能力，推动视频模型在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域的应用。通过了解视频模型的推理局限性，可以更好地将其与专用推理模型结合，构建更强大的视觉智能系统。
📄 摘要（原文）
Recent video generation models can produce high-fidelity, temporally coherent videos, indicating that they may encode substantial world knowledge. Beyond realistic synthesis, they also exhibit emerging behaviors indicative of visual perception, modeling, and manipulation. Yet, an important question still remains: Are video models ready to serve as zero-shot reasoners in challenging visual reasoning scenarios? In this work, we conduct an empirical study to comprehensively investigate this question, focusing on the leading and popular Veo-3. We evaluate its reasoning behavior across 12 dimensions, including spatial, geometric, physical, temporal, and embodied logic, systematically characterizing both its strengths and failure modes. To standardize this study, we curate the evaluation data into MME-CoF, a compact benchmark that enables in-depth and thorough assessment of Chain-of-Frame (CoF) reasoning. Our findings reveal that while current video models demonstrate promising reasoning patterns on short-horizon spatial coherence, fine-grained grounding, and locally consistent dynamics, they remain limited in long-horizon causal reasoning, strict geometric constraints, and abstract logic. Overall, they are not yet reliable as standalone zero-shot reasoners, but exhibit encouraging signs as complementary visual engines alongside dedicated reasoning models. Project page: https://video-cof.github.io