（来源：上观新闻）
PAN🛷DA 模型的参数🇧🇪🇲🇵量仅为0.0😒28亿，处理一对👢🇮🇨包含14个🖌🧕区域的图片对只🧹需要3.😆↙53秒，而相🥈比之下，同📸🇵🇷类开源多模态模型🇸🇴🇹🇦（如 Q🙇-Ins🔶ight）处理同🦸♀️💗样的任务🧹需要274秒，🚠🗾参数量更是⏫高达70亿🕑。C2今天能✴💐用双足🕜🎗双手打羽毛球、实📆现精准回球，未🦄来也能用同🇬🇷😸样的身体🇦🇩协调能力和🎮强化学习框架，🍸向更多现实场景“😀🚷外溢”：迁移🍥🛸到整理桌面、🍎🇺🇬搬运物品、🕌🤥端茶递水🍰等更多生活互🦆动场景👩🌾⛑。
Meta计划在下🐴😱个月裁减🈚🧟♀️约10%的员🌽工，并关📌闭60🖱🧬00个👋空缺职🔸位😘🤔。对着空气，和对🇦🇲📦着真人🥝🗓，两种表演模式之🇲🇼🇺🇸间的差〰距，技术是🏴难以弥合的💐🥖。从演员嘴里🍝说出来，是无奈的🛃🐧自嘲，带着一种对🗑行业变化隐🏡隐的不安，📔🍂让人觉得⚔🇻🇮心酸✅🦌。这些数🔰字背后，代表😂的是AI在真实工🕙作场景中更可靠、💸🆙更有用💿❗。
这项研🎺🇹🇩究也引出了一些值🏚得继续思考的问🥁题🇲🇭🍺。Q2：PA🚕🕢NDA模型👅和GPT👩👧👧-4o这🛒💱类大模型🧟♂️🦠相比有🛷什么优势🛣？ A：P👩⚕️🏅ANDA的参数🗯🗾量只有0.02👬🐔8亿，处理一对🍮图片仅需👭👦3.53秒；而🦈GPT-🔻4o等😉🏥大模型参数量达🇭🇹数百亿甚🎫🥒至更多，且在📟🕉区域级质量比较任🐠🛁务上准确率仅🚱🍲26%👩💼🥜，接近随机猜测🐻的20%🇿🇦◾。
