（来源：上观新闻）
以1.1B参数🎛🛋量的Int🤟ernVL3.5👨💼-1B为基础做中💩👩🔧间训练🈷后，该⚡⏮模型在Ca🕵🏜lvi3️⃣n上的平均完🇻🇳🧝♂️成任务长度从3🔉.173提升👀到3.71️⃣🚀14，在Simp🃏lerE⤵nv上🤹♂️的成功🧤率从36.5🌋%提升到5😥🐺6.3%，在L🏇🇨🇩IBERO上👪◾的成功率🌆☸从39.0✝🇬🇮%提升到54🇸🇹.2%🍍🍁。
每多一🧰轮对话，这个🐘上下文就变🕙🧯得更长一轮；而💔👆模型是按 T🚼👨👨👦👦oken 数量计🌜💔费的——你喂🦖得越多，付得🌝越多🙅♂️🤾♀️。不过，研🏤究者还发🇲🇶现了一个更细🔙😀腻的现象：这种差🎈距并不是📎🚽铁板一块的二🇯🇵元对立🗑。
