（来源：上观新闻）
PAN🇦🇫🤓DA 模型的参🌳数量仅为0.🏴028亿☠🦡，处理💪一对包含1🆕♉4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👩🏫。中外热🇨🇵👳♀️搜上了一👙整圈，科🦛技媒体⏮的版面今天都让🏳给了它，Ope🇪🇹nAI也成了它的🐀陪衬⬆⚔。
GRPO因🏇🇰🇬为每道题都🇵🇹👩🚀需要生🧙♂️👨🦳成8个😸🇰🇳答案，训👳♀️练进程推进得很慢🇧🇻。可见商业大📴🦸♀️模型在这项任👩👦👦🇽🇰务上确实比🇪🇬👨🍳随机猜测🤜强得多👨🎓🆘，但与专👐🚹为此设🌶🇦🇬计的 PAND🍓A 相比仍有相当🛳差距⚽🇮🇳。这种警觉📓😃，很快变成行🐀🇪🇺动📞👯。反之，如果预🧑估答对率0🇩🇲.9（很🚳🕑容易），但AI答🍠错了，优势信号就🇺🇸🛴是0-0.9🎉=-0.9，🧴说明这次翻车非常🚗严重，需🔶要强力纠正🔂🇯🇵。在此过程中，如果🇪🇺🇧🇻发现与 Sp🈹ike 的结®果存在任何差异，🇸🇽🇷🇼DC 🏔会观察相关情🔹🎛况并检👞🏌️♀️查 VCD🖊 文件以调试☠问题🕣🚒。
