List your company

Multimodal Evaluation on LLaVA-Bench

79.2LLaVA-Bench ScoreLLaVA-v1.6 (7B) w/ STIC
36.45647.55358.6569.747Nov 13, 2023Apr 15, 2024Sep 17, 2024Feb 18, 2025Jul 23, 2025Dec 24, 2025May 28, 2026

Evaluation results

MethodLinks
LLaVA-v1.6 (7B) w/ STICBase Model=LLaVA-v1.6 (7B), Strategy=STIC2024.0579.2—
BaselineModel=Gemma 32026.0579—
LLaVA-v1.6 (7B)Model=LLaVA-v1.6 (7B)2024.0577.3—
SPHINX-2kResolution=2k2023.1176.9—
AsymVLMModel=Gemma 3, Text eviction ratio=90%2026.0575.69—
AsymVLMModel=Gemma 3, Text eviction ratio=75%2026.0575.33—
H2OModel=Gemma 3, Text eviction ratio=90%2026.0575.3—
AsymVLMModel=Gemma 3, Text eviction ratio=50%2026.0574.69—
H2OModel=Gemma 3, Text eviction ratio=75%2026.0574.5—
SPHINX-1kResolution=1k2023.1174.3—
SPHINX2023.1173.5—
RoboCodeXParameter size=13B2024.0271.5—
LLaVA-1.5 + TL-DPOBackbone=LLaVA-1.5-7B, Learning Objective=TL-DPO2025.0671.2—
LLaVA1.5-13BModel Size=13B2023.1170.7—
LLaVA-1.5Parameter size=13B2024.0270.7—
H2OModel=Gemma 3, Text eviction ratio=50%2026.0569.83—
LLaVA-v1.5 (7B) w/ STICBase Model=LLaVA-v1.5 (7B), Strategy=STIC2024.0568.9—
LLaVA-v1.5 (7B) w/ POVIDBase Model=LLaVA-v1.5 (7B), Strategy=POVID2024.0568.7—
LOVA3-7BTrain Paradigm=VQA, GenQA, EvalQA, LLM=Vicuna-7B2024.0568.3—
LOVA³-7BLLM=Vicuna-7B2024.0567.7—
LLaVA-1.5 + HALVABackbone=LLaVA-1.5-7B, Learning Objective=HALVA2025.0667.2—
LLaVA-1.5 + HA-DPOBackbone=LLaVA-1.5-7B, Learning Objective=HA-DPO2025.0666.2—
LLaVA-1.5 + RLHF-VBackbone=LLaVA-1.5-7B, Learning Objective=RLHF-V2025.0665.4—
LLaVA-v1.5 (7B)Model=LLaVA-v1.5 (7B)2024.0565.4—
LLaVA-1.5 + POVIDBackbone=LLaVA-1.5-7B, Learning Objective=POVID2025.0664.8—
LLaVA-1.5Train Paradigm=VQA, LLM=Vicuna-7B2024.0564—
LLaVA-1.5LLM=Vicuna-7B2024.0564—
LLaVA-1.5 + Human-PreferenceBackbone=LLaVA-1.5-7B, Learning Objective=Human-Preference2025.0663.7—
LLaVA-1.5Backbone=LLaVA-1.5-7B2025.0663.4—
LLaVA1.5-7BModel Size=7B2023.1163.4—
LLaVA-1.5Parameter size=7B2024.0263.4—
LLaVA-1.5 + VLfeedbackBackbone=LLaVA-1.5-7B, Learning Objective=VLfeedback2025.0662.1—
InstructBLIPParameter size=7B2024.0260.9—
InstructBLIPTrain Paradigm=VQA, VQG, LLM=Vicuna-7B2024.0560.9—
InstructBLIP (7B)Model=InstructBLIP (7B)2024.0560.9—
LOVA³-1.5BLLM=Phi-1.5B2024.0560—
mPLUG-OWL2 (7B)Model=mPLUG-OWL2 (7B)2024.0559.9—
LOVA3-1.5BTrain Paradigm=VQA, GenQA, EvalQA, LLM=Phi-1.5B2024.0559.1—
LLaVA-Phi-1.5Train Paradigm=VQA, LLM=Phi-1.5B2024.0559—
LLaVA-Phi-1.5LLM=Phi-1.5B2024.0559—
Shikra2023.1158.8—
StreamingLLMModel=Gemma 3, Text eviction ratio=90%2026.0558.33—
InstructBLIPParameter size=13B2024.0258.2—
InstructBLIPTrain Paradigm=VQA, VQG, LLM=Vicuna-13B2024.0558.2—
StreamingLLMModel=Gemma 3, Text eviction ratio=75%2026.0556—
StreamingLLMModel=Gemma 3, Text eviction ratio=50%2026.0553—
BLIP-22024.0238.1—
BLIP-2Train Paradigm=VQA, LLM=Vicuna-13B2024.0538.1—
DAMOModel=LLaVA1.5-7B2026.02—57.7
DAMOModel=Qwen2.5-VL-7B2026.02—87.4
DeCoModel=LLaVA1.5-7B2026.02—57
DeCoModel=Qwen2.5-VL-7B2026.02—86.8
DoLAModel=LLaVA1.5-7B2026.02—60.5
DoLAModel=Qwen2.5-VL-7B2026.02—66.2
EfficientLLaVAPruning Rate=0.32025.03—58.4
EfficientLLaVAPruning Rate=0.42025.03—54.5
EfficientLLaVAPruning Rate=0.52025.03—53
ICLAModel=LLaVA1.5-7B2026.02—61.9
ICLAModel=Qwen2.5-VL-7B2026.02—90.2
LLM-PrunerPruning Rate=0.32025.03—37.7
LLM-PrunerPruning Rate=0.42025.03—29.3
LLM-PrunerPruning Rate=0.52025.03—22.7
POVIDModel=LLaVA1.5-7B2026.02—60.2
SparseGPTPruning Rate=02025.03—55.9
SparseGPTPruning Rate=0.32025.03—57.9
SparseGPTPruning Rate=0.42025.03—52.5
SparseGPTPruning Rate=0.52025.03—48.8
VanillaModel=LLaVA1.5-7B2026.02—59.6
VanillaModel=Qwen2.5-VL-7B2026.02—87
VCDModel=LLaVA1.5-7B2026.02—60.6
VCDModel=Qwen2.5-VL-7B2026.02—88.7
VDDModel=LLaVA1.5-7B2026.02—59.4
VDDModel=Qwen2.5-VL-7B2026.02—87.2