（来源：上观新闻）
在参数量上，这🦹♂️🇨🇻个经过中⭐间训练⛩👨🦳的1.1B模型，🤟面对的竞争👧对手包括7.7🚌B参数的Ope⛎nVLA、🇯🇴👨🎓3.1B↖参数的🇱🇮😻π0（🇩🇴🥾基于Pali↗Gemma-1💵👩👩👧👦的流匹配模✈🇲🇶型）、3.🤭⌛8B参🦸♂️🌕数的Qwe👩❤️💋👩👩🦲n2.🥃🗝5VL🛀⛄-3B、8.💂♀️👩🔬3B参数的🔽🐏Qwe💍n2.5🎇🇭🇰VL-7B，以💨及规模从2🕢🚌B到3㊗💑0B的多个🏣Qwe🗺🇦🇺n3VL系列模型🔢。
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训练时批量🇦🇸大小12🆓👩👩👦8，通常在75到👇🇨🇽100🦁步内就完⛸🎢成（提前停止条🤽♀️件是验证集🕦💷准确率达到9🎇0%），计算代🔖价极低🚶。从样本😜🍰层面看，即💄便是得🇧🇭👲分最高的数据集🍯，内部🛵样本的得分🔔📳分布也相当宽👩🌾🍣，说明估计器在同🇳🇺一个数据🏁🍕集内部也🌜🎤做了细粒度的分🇵🇸层🕵️♀️。
