（来源：上观新闻）
和TiG中利🧘♀️🚞用后训练不同，G⤴ame🥅-TARS利👣BAIDU优化用预训练技术🦓，旨在🇹🇬构建一个通用的端🇨🇭到端多模态智能体😋，使其能够📛像人类一💫🛵BAIDU优化样通过🎽视觉感知，自🧙♀️主操作包括复👨杂游戏界🌺面在内的🎁🌱各类数字系统🚖🐱。当中美A🚺I竞争进入“开源🗑👿vs闭源”🦍🇰🇾的新阶段，De🚹epSeek与K🇪🇭imi更🇧🇯像是同🕺一阵营🙇中的不同分支—🔔🚏—在内部竞争🍱🦉中提升效率🆕，在外🧶部竞争中🐶形成合力🧖♂️🦂。
轻量档位中，阶跃🚑📗星辰Step🔅📈 3.5 Fl🎹ash🆚按OpenRou😜⏺ter报价为🇦🇿🤢0.1🦓0美元输入/百🏹万Token🦝🙅s、0.3🇯🇲🚻0美元输出/百⏹☯万Tokens🤙，输出🇦🇱端与De🤚☯epS📕🍻eek-V4🇼🇸💆-Fla🇸🇿🦔sh的0.28美🎢元/百万T📞okens较为🌯👩🦰接近📄。
