由 HKUST(香港科技大學)、The University of Hong Kong(香港大學) 與 The Chinese University of Hong Kong(香港中文大學) 及小紅書組成的開發團隊，將焦點放到一個很多多模態代理都未真正處理好的難題：影片唔再係幾秒剪輯，而係接近一個半鐘頭、仲要持續互動。StreamArena 屬於資料集與評測工具包，處理的是 continuous streaming video understanding，目標係用統一方法檢驗代理在長時間影音流之中，能否即時理解、隔一段時間後仍然記得內容，並在合適時機用工具或主動回應。
呢個項目最值得注意的地方，在於它唔用短片加選擇題去掩蓋模型弱點，而係用 243 段 full-length videos、平均 88.8 分鐘、合共 3,646 個 open-ended tasks，分成 Real-Time Perception (RTP)、Historical Retrospection (HR)、External Tool Use (Tool) 同 Proactive Interaction (Pro)。HR 與 Pro 仲按時間跨度分層，HR 最遠拉到 30 分鐘，直接把長期記憶與延遲控制的取捨攤開來測。
StreamArena Evaluation Toolkit：streamarena/ 放資料載入、媒體處理、tool-call protocol、OpenAIBackend、GeminiBackend 同 LLM-as-Judge scorer；method/ 則整理多種被測方法，包括 offline 的 Qwen、MiMo、Kimi、Qwen-Omni、Gemini，以及 MiniCPM-o-4.5、VST、StreamForest、ThinkStream。所有方法都寫入同一套 records JSONL schema，所以 judge/ 可以用同一把尺評分。安裝與執行細節在目前資訊裡未完全展開，但可確認它不是單一模型倉庫，而是用來重跑、對齊與比較不同方法的評測框架。
- 覆蓋四類能力：RTP、HR、Tool、Pro，唔只問答，仲測持續監看與主動互動
- 243 段長影片、平均 88.8 分鐘，資料規模明顯偏向長時序理解
- 同一份 JSONL 輸出格式配合通用 judge，方便橫向比較不同方法
- StreamMind 在同一 Qwen3.5-397B-A17B backbone 上，把 pooled query-to-answer latency 降低 66.2%
一個重要限制：StreamMind 在這次釋出裡只有 evaluation protocol docs，未附完整可直接重現的實作；AURA 亦只提供 client，server 仍要依賴官方 vLLM。換句話說，StreamArena 現階段更像研究團隊、代理系統開發者同多模態評測工作流會用到的基礎設施。想比較不同 streaming method、檢查長影片代理究竟卡在記憶、反應，還是工具調用，呢個項目比一般短片 benchmark 更接近部署前要面對的現實。
