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README_cn.md
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configs:
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- config_name: benchmark
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data_files:
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- split: test
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path: vision_language/FCMBench_v1.0_testset_full.jsonl
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license: apache-2.0
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task_categories:
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- table-question-answering
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- text-classification
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pretty_name: FCMBench
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size_categories:
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- 10K<n<100K
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[English Version](./README.md)
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**FCMBench** 是一个面向信贷风控工作流的多模态基准测试（benchmark）。它旨在提供一个标准化的“试验场”，促进学术界与产业界的协同开发，并在多个赛道（图像、视频、语音、智能体等）上提供标准化的数据集、提示词（prompts）与评测脚本。
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## 🔥 新闻
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- 【**2026. 01. 01**】✨ 我们很高兴发布 [**FCMBench-V1.0**](https://github.com/QFIN-tech/FCMBench/tree/main/vision_language)，该版本覆盖 18 类核心证件类型，包含 4,043 张符合隐私合规要求的图像与 8,446 条问答样本。其任务体系涵盖 3 类感知（Perception）任务与 4 类推理（Reasoning）任务，并与 10 类健壮性推理（robustness inferences）交叉引用。所有任务与推理过程均来源于真实世界的关键业务场景。
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> **状态：** 公开发布（v1.0）。
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> **维护者：** [奇富科技 / Qfin Holdings](https://github.com/QFIN-tech)
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> **联系方式：** [yangyehui-jk@qifu.com]
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## 赛道概览
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### 1) 视觉-语言赛道（✅ 已开放，**FCMBench-V1.0**）
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基于图像的金融文档理解：
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- **入口：** [视觉-语言赛道](vision_language)
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- **输入：** 文档图像 + 文本提示词（JSONL，每行一个样本）
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- **输出：** 文本响应（JSONL，每行一个样本）
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- **评测：** [评测脚本](vision_language/evaluation.py)
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#### 论文与项目链接
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- [**技术报告（arXiv）**](https://arxiv.org/abs/2601.00150)
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- [**技术报告（PDF）**](https://arxiv.org/pdf/2601.00150)
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- [**项目主页**](https://github.com/QFIN-tech/FCMBench/tree/main/vision_language)
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- [**排行榜**](vision_language/LEADERBOARD.md)
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- [**数据集（ModelScope）**](https://modelscope.cn/datasets/QFIN/FCMBench-V1.0)
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- [**数据集（Hugging Face）**](https://huggingface.co/datasets/QFIN/FCMBench-V1.0)
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#### 参考模型 Demo
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我们也提供 Qfin-VL-Instruct 模型的交互式演示（demo）访问，该模型在 FCMBench-V1.0 上表现强劲。
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如果你希望试用 Gradio demo，请将以下信息发送至 [yangyehui-jk@qifu.com]：
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- 姓名
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- 所属单位 / 组织
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- 使用目的（例如：研究探索、评测基线参考）
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- 联系邮箱
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我们将按具体情况逐一审批并开通访问权限。
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### 2) 视频理解赛道（🕒 即将推出）
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### 3) 语音理解与生成赛道（🕒 即将推出）
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### 4) 多步推理 / 智能体赛道（🕒 即将推出）
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## 引用
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@misc{yang2026fcmbenchcomprehensivefinancialcredit,
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title={FCMBench: A Comprehensive Financial Credit Multimodal Benchmark for Real-world Applications},
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author={Yehui Yang and Dalu Yang and Wenshuo Zhou and Fangxin Shang and Yifan Liu and Jie Ren and Haojun Fei and Qing Yang and Yanwu Xu and Tao Chen},
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year={2026},
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eprint={2601.00150},
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archivePrefix={arXiv},
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primaryClass={cs.CV},
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url={https://arxiv.org/abs/2601.00150},
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}
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```
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