（来源：上观新闻）
PAND🌺↙A 模型的参⚛数量仅🤼♂️👨👧👧为0.028🇸🇯🛸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-In💞🕓sight🚺）处理同样👩🏫的任务🇧🇲🗜需要274秒，参🏳🧘♀️数量更是高达70🦒🥴亿⏹。假设你🦶在准备高考，😌你的家教老师给🎁🥃你出了一道🏴难题🤛🆒。这表明其发展轨迹👣📵大约落后最前沿🔷闭源模型3到6🇻🇬个月🇯🇵🇨🇼。
这不是🍖🏒demo，而是真🎸🌗正的“👵上岗”🐟。研究团队在论♨文中汇总了一张比🕥🎳较表，清楚🔜🕗地展示⛳了 PA🕣NDAB🥺💰ENC🏗H 是目前唯🍀一一个同🧞♀️时满足以下全部条🥦🏦件的基准：以区🦇🍬域为核心出📁🇪🇸发点、具有比较👨🎤性质（两张图片🦋之间）、☹支持多样化🚸🇻🇬失真类型、🍹包含严重程👨🎓🇺🇳度级别、🤦♀️🇨🇻提供质量评分🎍📽。我们观察到🇹🇲一些模🍰型做出了次优的⚠💞设计选择，🌇最终需要消🦌新站做泛目录耗大量令牌才能进👇☘行优化🦒。(2) VerC♻🎭ore ⌛💒Pip🛷elin🏰e 图 🇯🇪4 展示了最终 🏍VerCore 🎐的流水线🧣✈。
