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1. 创造力评测为什么突然成了多模态模型的“灵魂拷问”

如果你最近在跑多模态模型的评测，会发现一个尴尬的现实：分类、VQA、captioning 这些任务早就被刷到接近饱和，模型能准确说出图里有什么、能推理出下一步动作，但你让它判断“这张设计稿的创意到底好在哪”，它给出的答案往往空洞得像模板作文。北邮团队推出的 CreBench 正是冲着这个痛点来的——它是全球首个把“创造力”拆成创意想法、创意过程、创意作品三阶段，并用 12 个细粒度指标做行为锚定打分的多模态基准。换句话说，它不再只问模型“你看到了什么”，而是问“你觉得这个创意为什么新、新在哪、能不能落地”。

CreBench 的核心价值在于把原本高度主观的“创意好不好”变成了可复现的评分链路。它定义了 Creative Idea（Originality、Appropriateness）、Creative Process（Immersion、Divergence、Structuring、Evaluation、Elaboration）、Creative Product（Effectiveness、Aesthetic、Novelty、Manufacturability、System Complexity）共 12 个指标，每个指标都有 5 分制 rubric，并由受过 CAT（Consensual Assessment Technique）训练的专家标注。配套的 CreMIT 数据集包含 2.2K 创意实例、79.2K 人类反馈，扩展出 470 万条多模态指令，训练出的 CreExpert 基于 LLaVA-1.5 微调，在人类一致性上把 GPT-4V 甩开了 36 个百分点以上。

这套体系适合谁？如果你在做多模态 Agent 的创意评估模块、在设计教育类产品里做作业点评、或者在研究 MLLM 的认知对齐，CreBench 提供了一条可以直接复现的评测链路。但问题来了：CreBench 本身是评测框架和数据集，真正跑起来需要调用多模态模型接口，而 LLaVA、GPT-4V、Gemini 2.5 Vision 这些模型的接入方式各不相同，Key 管理、Base URL 配置、请求格式差异会消耗大量时间。我在实际复现时，用 TaoToken 的统一 Key 通道把多模态调用收敛到一套配置上，下面把完整流程拆开讲。

2. TaoToken 统一 Key 在多模态创造力评测里的前置准备

CreBench 的评测流程本质上是“给模型一张创意作品图 + 一段创意过程描述，让模型按 12 指标输出评分和理由”。这意味着你需要一个能稳定调用多模态模型的通道。直接对接各家官方 API 的问题是：LLaVA 系模型通常要自己部署或找托管端点，GPT-4V 和 Gemini 2.5 Vision 的请求体格式、图片编码方式、返回结构都不一样，评测脚本里要写一堆 if-else 分支。TaoToken 的作用是把这些差异收敛到 OpenAI 兼容的接口规范上，你只需要维护一个 Base URL 和一个 Key，模型 ID 作为参数切换。

前置准备分三块。第一块是账号和 Key：访问官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 注册后，进入控制台 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite 创建 API Key。建议为 CreBench 评测单独建一个 Key，方便按项目统计消耗。第二块是确认你要评测的模型 ID：CreBench 论文里对比了 GPT-4V、Gemini 2.5 Vision 和 CreExpert，你可以先用 GPT-4V 类模型跑通链路，再替换成其他多模态模型做横向对比。第三块是环境准备：Python 3.9+，安装 openai 和 requests 两个库即可，不需要为每个模型单独装 SDK。

这里有个容易踩的坑：CreBench 的评分 rubric 要求模型输出结构化的 12 指标分数，而多模态模型对“请按 JSON 输出”的遵循程度参差不齐。我的做法是在 system prompt 里把 12 个指标名和 5 分制锚定描述写死，并要求返回 JSON，然后在代码里做一次 schema 校验。TaoToken 的接口层不做内容改写，所以 prompt 工程完全由你控制，这对评测的可复现性很重要——同一套 prompt 换模型，差异才归因于模型本身。

另外提醒一点：CreBench 项目主页和论文里提供的 CreExpert checkpoint 是开源的，如果你想本地部署 CreExpert 做对照，需要额外的 GPU 资源；如果只是想快速验证评测链路，用 TaoToken 调 GPT-4V 类模型先跑通打分流程，再决定要不要上本地模型，这样时间成本最低。API 地址统一用 https://taotoken.net/api，注意这个地址不带 UTM 参数，直接作为 Base URL 写入配置。

3. 可复制的 Base URL 与 Key 配置片段（含 JSON/TOML/settings）

这一节直接给可复制的配置。不管你用哪种方式管理配置，核心三件套是 Base URL、API Key、Model ID。先给一个通用的 JSON 配置文件，放在项目根目录的config/taotoken.json：

{ "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-your-taotoken-key-here", "default_model": "gpt-4o", "timeout": 120, "max_retries": 3 }

如果你用 Python 的 openai 库，读取配置后初始化客户端：

import json from openai import OpenAI with open("config/taotoken.json", "r", encoding="utf-8") as f: cfg = json.load(f) client = OpenAI( base_url=cfg["base_url"], api_key=cfg["api_key"], timeout=cfg["timeout"], max_retries=cfg["max_retries"], )

如果你习惯用 TOML 管理，比如在pyproject.toml或独立的taotoken.toml里：

[taotoken] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-your-taotoken-key-here" default_model = "gpt-4o" timeout = 120 max_retries = 3

读取方式：

import tomllib from openai import OpenAI with open("taotoken.toml", "rb") as f: cfg = tomllib.load(f)["taotoken"] client = OpenAI( base_url=cfg["base_url"], api_key=cfg["api_key"], timeout=cfg["timeout"], max_retries=cfg["max_retries"], )

如果你在 VS Code 里用 Cline 或类似插件做评测脚本调试，settings 里通常需要填 Base URL 和 Key。以 Cline 的 MCP 配置为例，在cline_mcp_settings.json里：

{ "mcpServers": { "taotoken-eval": { "command": "python", "args": ["-m", "crebench_eval.server"], "env": { "OPENAI_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "OPENAI_API_KEY": "sk-your-taotoken-key-here", "DEFAULT_MODEL": "gpt-4o" } } } }

注意这里的三件套必须齐全：Base URL 是https://taotoken.net/api，Key 是你控制台创建的，Model ID 在请求时通过model参数传入。如果你用 Codex 类的 CLI 工具，auth.json里通常这样写：

{ "openai": { "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-your-taotoken-key-here" } }

配置写完后，先别急着跑 CreBench 全量评测，用一条最小请求验证通道是否通。下面这段代码发一张测试图加一句 prompt，确认返回结构正常：

resp = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a creativity evaluator."}, {"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "Describe this image in one sentence."}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/test.jpg"}} ]} ], max_tokens=200, ) print(resp.choices[0].message.content)

如果这一步返回正常，说明 Base URL、Key、Model ID 三件套配置无误，可以进入 CreBench 的评分 prompt 构造。如果报错，先看第 5 节的排查对照表。

4. 验证请求与多模态创造力打分成功结果

配置通了之后，下一步是把 CreBench 的 12 指标 rubric 塞进 prompt，让模型对一张创意作品图输出结构化评分。我构造的评分请求分三部分：system prompt 定义评分规则，user message 包含图片和创意过程描述，最后要求 JSON 输出。先看 system prompt 的写法：

SYSTEM_PROMPT = """你是创造力评估专家，需要按照 CreBench 的 12 个指标对创意作品打分。 评分采用 5 分制，每个指标必须给出 1-5 的整数分和一句理由。 Creative Idea: - Originality: 1=完全常见, 5=高度原创 - Appropriateness: 1=与任务无关, 5=高度契合任务目标 Creative Process: - Immersion: 1=明显敷衍, 5=深度投入 - Divergence: 1=思路单一, 5=多方向发散 - Structuring: 1=结构混乱, 5=结构清晰 - Evaluation: 1=无自我评估, 5=有明确取舍依据 - Elaboration: 1=细节缺失, 5=细节丰富 Creative Product: - Effectiveness: 1=无法实现目标, 5=高效达成 - Aesthetic: 1=美感差, 5=美感强 - Novelty: 1=无新意, 5=显著新颖 - Manufacturability: 1=无法制造, 5=易于制造 - System Complexity: 1=过于简单, 5=复杂度恰当 必须返回 JSON，格式如下： {"scores": {"Originality": {"score": 4, "reason": "..."}, ...}, "overall": 3.8} """

然后构造请求，把图片和创意过程描述一起发过去：

import base64 def encode_image(path): with open(path, "rb") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8") img_b64 = encode_image("samples/creative_work_01.jpg") resp = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "创意过程描述：作者先发散出 5 个方向，最终选择将废旧塑料瓶改造成模块化花盆，过程中迭代了 3 版结构。请按 12 指标打分。"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img_b64}"}} ]} ], max_tokens=1500, temperature=0.2, ) import json result = json.loads(resp.choices[0].message.content) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

成功返回的结果应该类似这样：

{ "scores": { "Originality": {"score": 4, "reason": "将废旧塑料瓶转化为模块化花盆，在材料再利用方向上有明显新意"}, "Appropriateness": {"score": 5, "reason": "完全契合可持续设计任务目标"}, "Immersion": {"score": 4, "reason": "过程描述显示作者迭代了 3 版结构，投入度较高"}, "Divergence": {"score": 4, "reason": "先发散 5 个方向再收敛，发散性良好"}, "Structuring": {"score": 4, "reason": "从发散到收敛到迭代，结构清晰"}, "Evaluation": {"score": 3, "reason": "有取舍但依据描述不够具体"}, "Elaboration": {"score": 4, "reason": "模块化设计细节较丰富"}, "Effectiveness": {"score": 4, "reason": "花盆功能可实现"}, "Aesthetic": {"score": 3, "reason": "造型简洁但美感中规中矩"}, "Novelty": {"score": 4, "reason": "材料再利用角度有新意"}, "Manufacturability": {"score": 4, "reason": "塑料瓶加工难度低"}, "SystemComplexity": {"score": 3, "reason": "模块化增加了一定复杂度但可控"} }, "overall": 3.8 }

拿到这个结果后，你可以做两件事验证链路是否可靠。第一，把同一张图同一段描述重复请求 3 次，看 12 指标分数的方差；如果方差过大，说明 temperature 需要调低或 prompt 需要加 few-shot 示例。第二，换一个模型 ID（比如换成 Gemini 2.5 Vision 或本地部署的 CreExpert），用同一套 prompt 跑，对比 overall 分数和人类标注的差距。CreBench 论文里 CreExpert 的 Overall PCC 是 65.50%，GPT-4V 是 29.27%，你可以用这个作为参照，判断你的评测链路是否复现出了类似的趋势。

如果你想快速验证模型对话能力而不写代码，可以直接用模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite 手动上传图片测试评分 prompt 的效果，确认 prompt 稳定后再落到脚本里批量跑。

5. 本篇常见错误排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

复现 CreBench 评测链路时，报错集中在几个地方。下面按真实报错对照排查。

401 Unauthorized：最常见的原因是 Key 没填对或 Base URL 写错。检查config/taotoken.json里的api_key是否以sk-开头，base_url是否是https://taotoken.net/api（注意不要多加/v1，也不要带 UTM 参数）。如果你用的是环境变量，确认OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL都设置了，且没有被子进程覆盖。还有一种情况是 Key 被删除或过期，去控制台 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite 重新创建一个。

local proxy failed / connection refused：这个报错通常出现在你本地起了代理但代理没运行，或者环境变量里残留了HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY指向一个不存在的端口。排查方法是先在终端curl -I https://taotoken.net/api看能否通，如果不通就检查网络配置。另外，如果你在 Docker 里跑评测脚本，容器内的 localhost 和宿主机的 localhost 不是一回事，需要把 Base URL 换成宿主机的可达地址，或者直接在容器内配置网络。

reading choices 报错 / KeyError: 'choices'：这个错误说明返回的 JSON 里没有choices字段，通常是请求被拒绝或返回了错误结构。先打印resp的原始内容看是什么。常见原因是 model ID 写错了，比如把gpt-4o写成了gpt4o，或者用了 TaoToken 不支持的模型名。另一个原因是图片 base64 太大超过了请求限制，把图片压缩到 1MB 以内再试。还有一种情况是max_tokens设得太小，模型还没输出完就被截断，导致 JSON 解析失败——把max_tokens调到 1500 以上。

OAuth 相关报错：如果你用 Codex 类 CLI 工具，auth.json里同时存在 OAuth token 和 API Key 时可能冲突。解决方法是清空 OAuth 字段，只保留base_url和api_key。如果你用 Claude Code 做评测脚本的润色或辅助编码，接入时同样需要三件套：Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 用控制台创建的，Model ID 按需选择。Claude Code 的配置入口在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 有说明，按文档把三件套填全即可，不要只填 Key 不填 Base URL。

评分结果不稳定 / JSON 解析失败：这不是接口报错，但很常见。多模态模型对 JSON 格式的遵循程度不一，建议在 prompt 里加一句“只返回 JSON，不要加 markdown 代码块标记”，然后在代码里做容错解析：先尝试json.loads，失败则用正则提取{...}再解析。如果还是不稳定，把temperature降到 0.1 或 0，并加一个 few-shot 示例。

CreExpert 本地部署相关：如果你在本地跑 CreExpert 做对照，显存不够会报 CUDA OOM。LLaVA-1.5 7B 版本在 FP16 下大约需要 14GB 显存，如果卡不够，可以用 4-bit 量化加载。另外 CreExpert 的 checkpoint 需要和对应的 tokenizer 版本匹配，版本不一致会报 tokenizer 相关错误，按项目主页的 requirements 安装依赖。

6. 把 CreBench 评测链路固化下来：从单次验证到批量跑分

跑通单张图的评分后，下一步是把它变成可复用的批量评测脚本。我的做法是把 CreBench 的 12 指标 rubric 抽成一个独立的 prompt 模板文件，把模型 ID、图片路径、创意过程描述作为变量传入，输出统一存成 JSONL，每行一条记录包含image_id、model_id、scores、overall、timestamp。这样你可以随时换模型 ID 做横向对比，也可以把 CreExpert 的本地输出和 API 模型的输出放在同一张表里算 PCC。

批量跑的时候注意两点。第一，控制并发。多模态请求的响应时间比纯文本长，并发太高容易触发限流，建议用concurrent.futures把并发控制在 5 以内，并在每次请求之间加 0.5 秒间隔。第二，做好断点续跑。评测 2.2K 实例可能需要几小时，脚本要支持从 JSONL 里读取已完成的image_id并跳过，避免重复消耗。如果你要长期做这类评测，可以考虑用 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite 来管理额度，把评测脚本的调用和日常编码辅助分开统计。

最后说一个实测下来的经验：CreBench 的 12 指标里，Creative Process 维度的评分最不稳定，因为“过程”信息依赖你提供的描述文本，模型对描述的理解差异会直接反映在 Immersion 和 Divergence 分数上。建议在批量跑之前，先固定一套创意过程描述的模板，比如统一按“发散方向数 → 收敛依据 → 迭代次数 → 最终选择理由”的结构写，这样不同模型之间的对比才公平。如果你只是想做模型选型，先跑 Creative Product 的 5 个指标就够了，Idea 和 Process 维度留到需要细粒度分析时再上。