（来源：上观新闻）
第一个🇪🇨⛎局限是 PAN🐝♒DA 作为基⛩线模型的简洁性📯🐥。”该员工说道♓。每个"👱💇♂️技能插件"🎴🇳🇺只更新整个模型约🐯5.3%的参🇳🇫🆔数，非常轻量🤧，训练效率高🌉。而GR2️⃣🇰🇳PO通过把🇹🇻整个答🗝案当成一🚙🇲🇿个整体来评💝🥑分，实际上是把🌦解题任务变成了一🛠🇱🇮个完全不同的🚭🦢模型—🚩—技术上叫做🇧🇶"序列级情境赌🆖🤹♂️博机"（Se🖐😛quence-😞🧺Lev🌁el 🖐🇸🇽Cont🇲🇱🍵extual B🧝♂️andit）🗂🎯。
Q2：PANDA🔏模型和GPT-📥🕳4o这类大模🌐👋型相比有什么优📑势？ A💂：PAN✌👈DA的参数量🇳🇱🙀只有0.028亿🐝🏴☠️，处理一对图🌡片仅需3🕚🇦🇼.53✈scm供应链管理秒；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2🇸🇬6%，接近随机猜❣测的20%😩。
