VBench là một tiêu chuẩn đánh giá nguồn mở nhằm chấm điểm một cách định lượng nhiều khía cạnh của AI tạo video, chẳng hạn như chất lượng hình ảnh, tính nhất quán và độ tự nhiên của chuyển động.
VBench là một chuẩn đánh giá mở chấm điểm chất lượng đầu ra của AI tạo video dựa trên khoảng 16 trục đánh giá, chẳng hạn như tính nhất quán của chủ thể, độ mượt của chuyển động, tính nhất quán của nền, chất lượng thẩm mỹ và không có hiện tượng nhấp nháy theo thời gian. Nó thường được nhắc đến khi so sánh hiệu suất của các mô hình chuyển văn bản sang video như Sora, Runway và Kling và được đặc trưng bởi khả năng hình dung điểm mạnh và điểm yếu bằng cách sử dụng biểu đồ radar cho từng trục thay vì một điểm tổng thể duy nhất. Tuy nhiên, trong hoạt động thực tế tính đến năm 2026, ngay cả những mẫu máy có điểm VBench cao cũng mắc phải cạm bẫy là khả năng làm theo hướng dẫn của người Nhật cũng như các rủi ro về bản quyền và quyền chân dung vốn có xu hướng trở thành vấn đề khi sử dụng thương mại lại không được đánh giá. Ngoài ra, còn có chi phí tính toán để tạo và chấm điểm một số lượng lớn video sử dụng GPU và nếu bạn tự mình thực hiện đánh giá đầy đủ thì chỉ riêng chi phí cho GPU đám mây đã có xu hướng lên tới hàng chục nghìn yên Nhật. Trong lĩnh vực này, việc coi các số liệu trên bảng xếp hạng chính thức là thông tin chính và chỉ tập trung vào điểm số trong các danh mục gần với trường hợp sử dụng của công ty được coi là thực tế.