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  ### MME Benchmark
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  [MME](https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models/tree/Evaluation)是一个针对多模态大型语言模型的全面评估基准。它在总共14个子任务上测量感知和认知能力,包括
54
- 包括存在性、计数、位置、颜色、海报、名人、场景、地标、艺术作品、OCR、常识推理、数值计算、文本翻译和代码推理等。BELLE-VL在感知评测共获得1595.34分,超过LLava和Qwen-VL.详情如下:
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  | Category | Score |
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  ### MME Benchmark
53
  [MME](https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models/tree/Evaluation)是一个针对多模态大型语言模型的全面评估基准。它在总共14个子任务上测量感知和认知能力,包括
54
+ 包括存在性、计数、位置、颜色、海报、名人、场景、地标、艺术作品、OCR、常识推理、数值计算、文本翻译和代码推理等。BELLE-VL在感知评测共获得1606.00分,超过LLava和Qwen-VL.详情如下:
55
 
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  | Category | Score |
57
  |------------------------|-------|