（来源：上观新闻）
Q2：PAND🥨A模型和GP🐨🕍T-4o这类大模🙎💳型相比有什🚞么优势？ A：P3️⃣🖊ANDA🛍的参数量只有0.🕵028亿🍏👤，处理一对图🛒🍄片仅需3.🚦🥐53秒；而GPT🇨🇴-4o🔞等大模型参数量达🎞数百亿甚🤕🍚谷歌优化至更多，且在🕟区域级质🧕量比较任务上准确📓🏊♀️率仅26%，接🇲🇱近随机猜测的2🇻🇪😏0%😇。“从拓展人工智🌺能模型性🚨🌭能极限的角度💖来看，这对我们🕵💌来说很🦍🐫有意思，”他说🚖道🥜。这属于预期中的🌴行为模式，反🍻映出失真图作为结🇪🇷构化先验💢信息的合🥵🍩理作用方式📟🌎。
1M场景下，V🚇🇼🇸谷歌优化4-P🇫🇲㊙ro的单to📿♊ken FL☕🔼OPs只🧝♀️↩有V3.2🗂⬅的27%，KV🤢♎ ca🏔che只👲😗有10%🏜。“这意味着🙅📞Age🧁nt不是在执👯🇧🇱行预设的◻🏸指令集👷，而是在自己✔👨🌾编写自己的🇸🇳能力🍸。这种跨场💶景的通用性，说🇱🇦🧦明失真图不仅仅🔟👻是一个解决特定问🧺😤题的技术工具😕🐟，更是一种🗻可以推广到多个🔁🔼比较性🏸🍐评估任务的结构⛹️♀️化思维框架💇♂️。TRACE🌭♋的对比🇵🇼🦏分析逻辑与此🕎完全一致🙅♂️：一种能🇲🇺🦞力如果在🍂🇹🇯成功案例👩👦👦🕗中也经常缺失，🚪可能只是📫🎵因为任务⏪📎本身并不需要它，🇧🇸或者该🇵🇱🍿能力的定义9️⃣本身就不🏮🚳够清晰；只有那🇹🇭🌯些在失🌊💰败案例中明显更🔡多缺失的✌能力，才是👆真正的薄弱环🇧🇭节9️⃣。
