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 ### MME Benchmark
 [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
-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**1620.10**分，超过LLava和Qwen-VL.详情如下：
+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。目前最新的BELLE-VL模型在感知评测维度共获得**1620.10**分，超过LLava和Qwen-VL.详情如下：
 
 | Category               | Score |
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