（来源：上观新闻）
” —— 某 🇨🇮🌻4A 💋广告公司🇱🇹📔创意总监 🥃双面镜像：速度翻🐧🕋倍，但思🇭🇹考力才是护城河🔈👩🚒 GPT-Ima🙍♍ge-🇳🇺💤2 在价⤵☣格上甚至比前代⚱🌗更低（输出🛩价格从 $32 🕴🦁降至 $30🇧🇬 每百万 t🛅oken），且🐷生成速度快了一倍🤣🌂（即时模式🇨🇮下约 3 秒）🥌。。GPT I🕛💷mage 🧵🇬🇭2 已经来🧷了，效果压过了🚑 Nano B🐒🚆anana 2🚺，后面应该🏃♀️🍔还会有新模型直🦐接 PK Opu🦄🦔s 4.7🇦🇴。
我们认为这是由💂🇰🇾于 LLM🐄 的预👋🐆训练和后训练中都🧹存在大🧲量软件🤴代码造成的🐺。这个差值🙆越大，说明这种🆒能力越能区分成功🚓和失败🕢🍒。失败覆盖🚌率的分布也💒📀非常集中："结🔮♓构化数据推理"覆🍻🇿🇼盖了约4❓1个失败🤭案例，"多步🇬🇦🌎骤任务完成"覆盖🤪约25个，"前提📝条件验证"🚾约34个，🏐"工具调用精确性👩👩👧👦"约20💂🚵♀️个，而🥣🍶其他被淘汰的候🚌⛹选能力大多只📱覆盖10到15个🧘♀️案例🕙🕜。
以最简单的 E🥗🈵asy 🇺🇾级别为🈂🐢例，PAND🇸🇩📬A 在区域比🍟⭐较任务上🈳的准确🚧🎄率达到了58%，🐈🌶而开源的蒸馏专项🚽模型 Dep🤒ict🌼QA 🇰🇾只能在用 P🥑ANDAS🏏🌞ET 额外训练后⛷💢才达到49%💆，如果不额外训🤨🌕练则根本无法完成👌🚲这项任务🚴♀️🙉。
