（来源：上观新闻）
对比V3仅🚶🍑用143️⃣.8T 😦🧟♂️Toke🇹🇰🇿🇼n训练，V4-🌉🐰Flas😧h 与🏺🇬🇭 V4-Pr😝o 的数据消🌡⚒耗量分别达➕到了32T和3🚗3T🥁。Codeforc🥟🙇♀️es ratin🈯🇬🇲g 3206🏋️♀️🏧，超过了GPT-👨5.4🎃🇱🇰的3168和⏮🌫Gem🦴ini-🏚3.1-P📑ro的3052🎰🙇♀️，在人类👩👦👦👨💻选手榜🕟🇸🇻单上排名第2📝3⤴。可以说，🦞一时间信息多的🤤🇪🇬有些超载🖥🚀，但多归多，🥼主线就两条🐕。
但对大部分🇨🇦😪只想流🎞流汗的羽毛球新🇭🇺手来说，它算得上⛲是一个相当有“人🇺🇸味”的🤷♀️陪练了🤣👗。基于这🇹🇳🇭🇰一架构，WALL⭐⁉-B实现了三项4️⃣🦇现有模型🤨不具备的🤕核心能力： 1.🐍 原生多模态🥅🏍+本体感 WAL👮♀️L-B从训🥐练第一🏄♀️🎢天起，就🇲🇱🤽♀️同时接收🚵♀️❕视觉、🖐听觉、触觉、🇳🇦语言、动🍌作等多模态数🇱🇦据，实现“👩🚒🙋♂️多模态进、多🇺🇬👤模态出”🔶。
有个蛮有意思的‼小细节，在形🏝式化数学评🙁测中，D❄🇿🇦eepSee🏳️🌈k也皮了一🇹🇲🎑下友商🇧🇫🚈： 我们在K2.⭕🤽♀️6和GLM-5.🐘1的部分条目留空🔁🤩了，因为🚐↖它们的API太忙📯，没法🛂及时返回我们🐪查询的结果🐃💏。2. 👱♀️⬇物理世界的“世界🛥🛋观” WAL⏸L-B能够感知🏯并预测重🗝👻力、惯😵性、摩🇦🇽🆓擦力、速度等基本🥝物理规律👩🔬。接下来是一个独🧥💍特的"令牌🧦🕓池"机制↗😗GOOGLE推广。当然，这项研究也🐓坦诚地指出了自身⬆的局限：❌SPPO的设计🦁前提是存在🇳🇨一个明确的对🇻🇨🔬错判断——数学🍈题是否答😬正确🇦🇴🇧🇴GOOGLE推广。
