> 机器人在复杂工业场景中的成功落地，标志着具身智能正跨越从虚拟仿真到物理现实的鸿沟。端到端视觉与力觉多模态融合技术的成熟，正在彻底改写柔性制造的底层逻辑。

## 突破物理法则的桎梏——从数字大脑到机械肢体的感官映射

在公众的认知中，能写诗、会画画的大语言模型早已无所不能，但在机器人专家的眼里，让一个拥有庞大参数的大脑去控制一根机械手指拧紧一颗螺母，其技术难度远超生成万字长文。这就是著名的“莫拉维克悖论”。小米具身智能机器人在真实工站上实现极高成功率的突破，本质上是一次对物理世界不确定性的成功降维打击。

双侧螺母上件看似简单，却是一个要求极高动态响应的“轴孔装配”难题。传统的工业机械臂依赖于预设的死板代码，哪怕零件位置偏移了一毫米，整个流水线就会停摆。而小米的具身大脑摒弃了传统的规则引擎，采用了一种基于强化学习的端到端神经网络架构。在这个架构下，机器人不再是僵硬地执行“移动至某坐标”，而是实时接收视觉摄像头的像素输入，并将其与机械臂末端的六轴力矩传感器数据进行像素级的融合。关键创新　模型通过海量的仿真数据训练，掌握了金属与金属接触时那极其微妙的摩擦力变化，将原本干瘪的代码指令，转化为具有“本能反射”的多模态控制流。

![32.jpg](https://static.downly.cn/images/2714c097e9e0f90906c0d9fdb1c0b945.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 百分之九十八成功率的技术底座——视触觉多模态大模型的工程奇迹

要达到百分之九十八的良率，意味着机器人必须拥有极强的泛化能力与容错机制。在充斥着光影变化、粉尘干扰和零件公差的真实工厂中，“仿真到现实”的落差是埋葬无数机器人创业公司的坟墓。

小米此次的技术飞跃，核心在于其底层的“视触觉多模态大模型”能够实时进行自监督学习。当左侧机械手夹取螺母发生微小滑移时，高频的触觉采样网络会在毫秒内捕捉到这一异动，并将信号瞬间传递给中央控制网络；网络随之动态调整右侧机械臂的承接姿态。整个过程无需任何人类工程师的介入调试。这就像是赋予了钢铁躯壳真正的“肌肉记忆”。算力分配　这种架构巧妙地将高层级的语义规划交由云端大模型处理，而将要求毫秒级响应的力控反馈交由边缘计算单元执行，完美解决了端侧算力不足与实时性要求之间的矛盾。

![33.jpg](https://static.downly.cn/images/0b24ff06da44e331639591c492d3af5b.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 柔性制造的终极演进——硬件算力池化与泛化能力的觉醒

双侧螺母上件仅仅是具身智能掀起工业革命的一个微小切面。一旦这种依赖神经网络而非硬编码的控制流被证明在生产线上具备极高的稳定性和经济性，传统 3C 制造乃至汽车总装线的底层逻辑将被彻底推翻。

未来的工厂将不再需要为每一款新手机或新汽车专门定制复杂的夹具和机械臂。拥有泛化能力的具身智能机器人，只需在仿真环境中进行几天的新任务学习，就能在一夜之间完成产线转产。技术愿景　这标志着硬件算力终于像云计算一样实现了“池化”。当大模型的智力从二维屏幕溢出，开始重塑三维世界的生产资料时，我们将迎来一个由碳基人类提供高层语义指令，硅基机甲处理所有物理繁琐细节的全新纪元。而小米，已经在通往这个纪元的门票上，刻下了自己的名字。

小米具身智能机器人进驻生产线——双侧螺母上件百分之九十八成功率背后的控制架构创新

> 边缘侧极简模型与云端闪速多模态模型的同步发布，标志着谷歌正试图用机海战术重新夺回安卓生态的话语权，将算力战争从云端烧向每一部智能手机。

## 算力下沉与谷歌的安卓保卫战

当行业的目光依然死死盯着云端那些吞噬万张 H100 显卡的庞然大物时，Google DeepMind 却出人意料地打出了一套组合拳：Nano Banana 2 Lite（一个名字极具实验性甚至带有极客戏谑色彩的端侧微模型）与 Gemini Omni Flash（主打极致速度的多模态云端模型）。这两款体量悬殊的模型的同步问世，绝非偶然的技术发布，而是谷歌深思熟虑后的生态防御反击战。

面对 OpenAI 与微软在云端大模型市场的步步紧逼，谷歌的最大底牌依然是其垄断全球的 Android 系统与数以十亿计的智能设备。
核心战略　Nano Banana 2 Lite 的定位极其明确：它不需要连网，不依赖昂贵的云端 API，凭借极低的内存占用和优秀的电池能效比，直接嵌入手机的系统底层。这意味着谷歌正在试图跳过 App 层的应用竞争，直接在操作系统级别切断竞争对手的流量入口，让手机自身长出原生的 AI 神经。

![52.jpg](https://static.downly.cn/images/e71e267d590a61b70c400014fe4a28ab.jpg)<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 闪速多模态带来的流量漏斗重构

如果说端侧的 Nano 模型负责拦截基础的文字与本地控制请求，那么 Gemini Omni Flash 则是谷歌在云端布置的一把快刀。在当前的 AI 商业变现中，“高频且轻量”的多模态交互需求（如语音实时翻译、图片快速检索、视频流摘要）占据了绝大比例。

Omni Flash 的使命，就是以极低的延迟接管那些端侧算力无法处理，但又对实时性要求极高的任务。通过在端侧与云端之间建立无缝协同的路由分发机制，谷歌构建了一个极其高效的流量漏斗。
商业护城河　本地的小模型处理 80% 的隐私与轻量化请求，零成本；剩下 20% 的复杂多模态请求上传给 Omni Flash，实现毫秒级响应。这种端云协同矩阵，不仅极大地摊薄了谷歌自身的算力运营成本，还为开发者提供了一套无法拒绝的基础设施套餐，试图将他们牢牢锁定在 Google 的技术栈内。

## 硬件厂商与大厂的微妙博弈

然而，这套宏大的端侧卡位战并非没有隐患。谷歌试图通过底层模型统一安卓阵营的 AI 标准，势必会触碰三星、小米、OPPO 等头部手机厂商的逆鳞。

近年来，硬件巨头们纷纷重金投入自研端侧模型，试图将 AI 作为新的产品溢价点与品牌护城河。Nano Banana 2 Lite 的强行推广，实质上是在剥夺硬件厂商的系统定义权。未来一年，谷歌如何通过利润分成、系统底层授权与算力补贴，来安抚这些既依赖安卓又心怀鬼胎的硬件盟友，将是这场商业博弈中最精彩的棋局。不管怎样，DeepMind 这一手落子，已经正式宣告了大模型主战场向边缘侧硬件设备全面转移的开始。

DeepMind 双子星模型背后的端侧算力卡位与生态防御战

> 小米的MiMo V2.5模型借道OpenCode平台打出限时免费的底牌，这不仅是对算力成本的降维打击，更是一场旨在彻底清理低附加值AI开发生态的行业大清洗。

## 补贴战背后的生态护城河

当小米的MiMo V2.5 Pro在OpenCode平台上以“限时免费”或极低订阅价格（OpenCode Go）向全球开发者开放时，平静的AI开发圈被投下了一枚深水炸弹。在跑分榜单上，这款模型的能力已经逼近Claude Opus的巅峰水平，而其API价格却经历了高达九成以上的永久性腰斩。这绝不是一次简单的节假日促销，而是一场蓄谋已久的商业猎杀。

战略布局　榨干溢价空间。长久以来，大量的AI套壳工具和二线模型厂商，依赖于向那些对价格敏感的个人开发者和小团队倒卖API调用次数来赚取差价。小米此次联合OpenCode，直接将“前沿级编码智能”的获取成本击穿了地心。对于资本雄厚的巨头而言，大模型算力正在从“稀缺的黄金”转变为“廉价的水电”，他们宁愿忍受短期的巨额亏损，也要用免费的算力作为诱饵，把全球的开发者圈禁在自己的生态护城河内。

这一招极其狠辣。它直接切断了腰部AI企业的现金流。当开发者可以零成本或以极低月租在VS Code里无缝调用顶配模型进行复杂架构设计时，那些只能提供平庸代码补全功能的收费插件将在一夜之间失去存在的合法性。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力通缩时代 谁在裸泳

这场由MiMo模型与OpenCode平台掀起的底价狂欢，正式宣告了大模型领域“算力通缩时代”的全面到来。在这场惨烈的拉锯战中，商业逻辑发生了根本性的反转。

残酷真相　工具层的灭顶之灾。随着基础模型的价格趋近于零，所有仅仅依靠“整合API加上一层UI外壳”来融资的AI创业公司都将被彻底清算。大厂的真实意图已经昭然若揭——他们根本不在乎通过卖Token来赚钱，他们要的是开发者在平台上留下的微调数据、反馈逻辑以及在硬件设备上的算力绑定。

对于身处其中的开发者和企业IT部门来说，这既是蜜月期，也是危险的糖衣炮弹。短期内享受廉价甚至免费的高级算力确实能大幅压降研发成本，但当这一波绞杀结束，战场上只剩下几个不可替代的寡头时，收割的镰刀必将更加锋利。面对这场巨头间的算力补贴战，聪明的入局者应当迅速利用这些低成本工具构建属于自己的私有化业务数据壁垒，而不是在免费的狂欢中沦为巨头生态霸权的垫脚石。
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<center>图源备注 图片由AI生成</center>

限时免费的绞肉机 小米MiMo与OpenCode联手绞杀大模型套壳商

> 极致的性价比与快速繁荣的开发者生态正在显现惊人的规模效应。最新监测数据显示，中国大模型在API调用规模上已形成压倒性优势，标志着产业重心正从底层技术追赶全面迈向应用层面的大爆发。

## 头部矩阵占据绝对规模优势

全球大语言模型的算力竞速已进入白热化阶段。根据OpenRouter发布的最新周期监测数据，在短短一周内，全球AI大模型的总API调用量呈现出井喷态势，历史性地飙升至27万亿Token，环比增幅达到18.9%。在这场波澜壮阔的数据洪流中，中国AI企业展现出了无可争议的市场统治力。

榜单头部已被中国军团彻底接管。在此次统计周期中，中国大模型的周总调用量高达12.96万亿Token。其中，阿里的Qwen系列表现极为强劲，其免费版与预览版双双杀入前三，以超4.6万亿Token的单体调用量稳居全球榜首。紧随其后的小米、阶跃星辰、MiniMax以及DeepSeek等厂商也均维持在高位区间，直接包揽了全球调用量排行榜的前六名席位。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 数据斜率分化揭示产业演进方向

深入对比中美两国大模型的调用数据，可以清晰地观察到两条截然不同的产业演进曲线。中国军团不仅在绝对体量上占据上风，其周环比高达31.48%的增速更令人瞩目。这连续五周的超越，证明了先前的增长并非昙花一现，而是深厚产业底蕴释放的必然结果。

相比之下，美国同期大模型周调用量停留在3.03万亿Token规模，0.76%的微弱环比增幅显示其在开发者接入与高频应用场景的拓展上正面临瓶颈。这种强烈的反差，本质上反映了增量市场的爆发与存量市场的博弈。

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## 从追赶到定义的数字经济新引擎

中国大模型在调用端能够取得如此压倒性的胜利，得益于极具破坏力的商业策略与日益完善的基础设施化进程。激进的Token免费或超低价策略，彻底击穿了开发者的试错成本，催生了海量的垂直场景应用落地。

这种自下而上的流量反哺，不仅加速了模型本身的迭代效率，更让中国企业在AI时代的商业化探索中抢占了先机。随着头部厂商在各行各业的深度渗透，中国AI正在用实际的调用量数据，为全球数字经济的运转注入前所未有的强劲动力。

全球算力调用量激增至27万亿 中国大模型连续五周主导市场格局

> 在硅谷愈演愈烈的AI智能体争夺战中，Meta通过整体收购策略迅速补齐生态拼图。前核心高管的重磅回归，不仅为社交帝国注入产品化基因，更吹响了向通用人工智能应用层反攻的号角。

## 招募旧将重塑智能体研发矩阵

硅谷的人才与技术双重争夺战再次升级。Meta正式全资收购AI智能体创业公司Dreamer，虽未披露具体协议条款，但资本市场透露其投资方已获得丰厚回报。这场收购的核心抓手，不仅在于底层代码，更在于极具商业实战经验的创始团队。

此次交易中最受瞩目的焦点是Dreamer联合创始人雨果·巴拉的回归。这位曾出任谷歌安卓团队产品副总裁、小米全球副总裁的行业老将，曾于2017年至2021年期间在Meta负责虚拟现实相关业务。在离职创业数年后，他此次随团队正式回归，将直接加入Meta超级智能实验室，全面接管AI智能体及前沿项目的研发工作。

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## 连人带企买断的防御性扩张

Dreamer成立于今年初，其核心业务旨在帮助用户轻松创建个性化的AI智能体，大幅降低AI应用开发门槛。这一技术路径与Meta构建泛化AI生态的长期战略高度契合。交易完成后，Dreamer将保留独立法人实体，而Meta则获得非排他性技术使用许可，整个初创团队将整体并入超级智能实验室。

在OpenAI与谷歌重金围猎AI Agent赛道的当下，扎克伯格通过连人带公司一并收编的策略，展现了极强的防御性扩张意图。具有全球化视野与产品落地能力的高管回归，将帮助Meta在战略层面上强化大模型生态的C端触达能力，社交帝国的智能化转型或将迎来新的爆发期。

Meta全资收编初创团队Dreamer 前高管重磅回归操刀AI生态

> 小米推出MiMo-V2-TTS多方言语音合成大模型，以亿级数据预训练实现单句内复杂情感递变。这一突破不仅高度还原人类真实韵律，更将深度赋能智能座舱与全屋智能场景，推动AI助手向共情交互演进。

## 告别机械发音 亿级数据淬炼微观情绪感知

小米正式发布自研语音合成大模型Xiaomi MiMo-V2-TTS 标志着其在高度可控与高表现力语音生成领域取得了决定性进展。该模型基于小米自研的Audio Tokenizer及多码本语音文本联合建模架构 经过上亿小时真实语音数据的大规模预训练 成功实现了从宏观风格定调到局部微观情绪的精准细腻调节。

不同于传统TTS生硬的平铺直叙 MiMo-V2-TTS首次具备了在单句台词内完成语气急转与情感细腻递变的能力 能够高度还原人类说话时的自然韵律 甚至支持具备专业级音高与节奏准确度的歌声合成。在技术实现上 小米创新性地引入了多维度强化学习机制 以兼顾生成过程的稳定性与最终声音的表现力。模型现已能够智能识别标点符号、特殊语气词及强调标记等文本信号 无需任何人工额外标注即可自动转化为最恰当的语音表达。此外 该模型展现出极强的跨地域适应能力 完美支持东北话、四川话、河南话、粤语及台湾腔等多种复杂方言 并且能够进行深度的角色化演绎。

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## 迈向多模态协同 智能座舱体验迎来重塑

作为小米AI语音技术路线图上的关键里程碑 MiMo-V2-TTS的野心远不止于单一维度的语音播报。根据官方规划 该模型未来将进一步拓展多语种覆盖范围 并与MiMo-V2-Omni的多模态理解能力进行深度融合。

这种从单一语音合成向多模态感知与表达协同演进的技术路径 预示着AI智能体正从单纯的语义指令交互阶段 大步迈向更具人格化 且具备深度情感共鸣的新一代人机交互时代。可以预见 随着该模型在终端硬件上的大规模落地 小米汽车的智能座舱系统以及米家全屋智能场景的用户体验将迎来一次颠覆性的重塑。

小米发布自研语音大模型 细粒度情感控制赋能人机交互

> 导语：今日AI界动态纷呈，谷歌计划在年底推出Gemini 3.0，旨在挑战行业领先地位，并已为其视频生成功能引入多图引导的创新玩法。与此同时，小米开源了其7B多模态模型，并推出了能自动调节家居的AI管家Miloco，而国产AI模型DeepEyesV2则通过智能调用外部工具，实现了超越更大模型的卓越性能。

## 小米发布AI智能管家，开源多模态模型让你的家更懂你

小米最新发布了一款7B参数的多模态模型“Xiaomi-MiMo-VL-Miloco-7B-GGUF”，并同步推出了名为“Xiaomi Miloco”的智能管家系统。该系统能够通过米家摄像头实时捕捉和识别用户的活动与手势，进而自动控制所有兼容Home Assistant协议的智能家居设备，实现真正的无感交互。目前，该模型已根据非商用许可开源，并支持通过GPU与Docker进行一键部署，极大地便利了开发者和技术爱好者的使用。

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## 谷歌Gemini 3.0年底亮相，剑指AI王座

谷歌首席执行官确认，备受瞩目的Gemini 3.0大模型计划于2025年底前正式发布。新版本将在代码生成、多模态创作以及复杂的推理能力上实现重大飞跃。更值得一提的是，Gemini 3.0将集成升级版的图像生成引擎Nano。据透露，该模型在小范围测试中已经展现出令人印象深刻的技术亮点，显示了谷歌在AI领域全力反击，争夺技术制高点的决心。

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## 国产多模态AI新突破 DeepEyesV2巧用工具超越大模型

中国在多模态AI领域推出了新一代模型DeepEyesV2。与传统模型单纯依赖海量训练数据不同，DeepEyesV2的创新之处在于它能智能地调用外部工具来完成任务。无论是在图像分析、代码执行还是网络搜索方面，它都展现出了超越许多更大型模型的性能。这一设计思路为解决复杂的多模态任务提供了全新的解决方案，尽管早期实验表明，单纯依靠强化学习来稳定实现此目标仍有挑战。

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## AI视频生成再升级 谷歌Gemini支持多图引导创作

谷歌Gemini应用迎来一项重要更新，进一步降低了AI视频创作的门槛。现在，用户可以在输入文本提示的同时，上传多张参考图像，用以引导AI生成具有特定外观和风格的视频与音频内容，从而实现更高度的个性化定制。这项功能已在Flow平台上进行测试，该平台还支持视频时长的扩展和多场景的智能拼接，旨在全面提升AI生成视频的最终质量。

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每日AI资讯1117：谷歌Gemini年底迎战，小米开源AI管家

> 今日AI界风起云涌，英伟达再次上演“钞能力”，通过战略收购与投资，意在巩固其硬件霸主地位；与此同时，从小米到Mistral AI，开源力量持续壮大，接连发布创新模型；软件层面，谷歌、微软等巨头则加速将AI融入浏览器和操作系统，AI正以前所未有的深度和广度，重塑我们的数字生活。

## 英伟达的“钞能力”：豪掷9亿美金上演人才“打包”战

英伟达近日再次展现其在AI领域的雄心，斥资超过9亿美元，不仅收购了AI硬件初创公司Enfabrica，更是将其CEO及核心团队一并纳入麾下，同时获取了关键技术许可。此次收购的核心目标是强化英伟达的GPU互联技术，构建能够高效连接并协同运作十万块GPU的超级计算系统。此举效仿了Meta、谷歌等科技巨头高薪挖角和打包技术人才的策略，凸显了顶级AI人才在当前科技竞争中的核心价值。

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## 强强联合：英伟达注资50亿联手英特尔挑战AMD

在另一项重磅合作中，英伟达与英特尔达成战略联盟，宣布将共同开发多代x86处理器。这项合作将深度融合英伟达的NVLink技术与英特尔的CPU技术，旨在打造面向游戏PC及数据中心的高性能计算解决方案。为巩固合作关系，英伟达还将投资50亿美元，收购英特尔约5%的股份。这一举动标志着两大芯片巨头联手，意图在高性能计算市场挑战AMD的现有地位。

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## 小米发力：首个原生端到端语音大模型惊艳亮相

小米公司在语音技术领域取得重大突破，正式开源其首个原生端到端语音大模型Xiaomi-MiMo-Audio。该模型基于上亿小时的海量数据和创新架构打造，首次在语音领域实现了In-Context Learning（ICL）的少样本泛化能力，并观察到了“涌现”行为。在多个行业评测基准上，其表现全面超越同参数级别的开源模型，甚至在音频理解任务上优于谷歌的Gemini-2.5-Flash。

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## 法国AI新星：Mistral推出更强大的开源推理模型

法国AI公司Mistral AI发布了其最新的开源模型Magistral Small 1.2。该模型拥有24B参数，具备处理128k长上下文的能力，并且支持多语言和视觉输入。一个显著的创新是引入了[THINK]特殊token，用于包裹模型的推理过程，旨在提升模型的表现力和应用的灵活性，为开发者提供了更强大的工具。

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## AI融入日常：微软为记事本免费添加AI写作助手

微软正将AI功能深度集成到Windows操作系统中。在最新的Copilot Plus电脑上，经典的记事本（Notepad）应用将迎来“摘要”、“写作”和“重写”等免费的AI新功能。该功能利用本地AI模型提供支持，旨在提升用户的写作效率，并且用户无需订阅Microsoft 365即可使用。目前，部分Windows Insider用户已可抢先体验。

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## 谷歌的反击：Gemini让Chrome浏览器与定制助手更智能

谷歌正全面推动其Gemini AI模型在产品生态中的应用。首先，Chrome浏览器深度整合了Gemini，为美国市场的Mac、Windows及移动设备用户带来智能浏览新体验。AI助手能够帮助用户解释网页内容、整合多标签页信息，甚至恢复已关闭的网站。其次，谷歌推出了Gemini Gems共享功能，用户现在可以像分享Google Drive文件一样，将自己定制的AI助手（Gems）分享给他人，极大地简化了团队协作流程。

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## 视频生成新纪元：Luma AI发布支持专业级HDR的Ray3

视频生成领域迎来新的里程碑，Luma AI发布了其首个能够生成工作室级别HDR（高动态范围）视频的AI模型Ray3。该模型不仅支持生成16位高色深的视频，还能将其导出为专业的EXR格式，使其能无缝融入影视行业的专业制作流程。此外，Ray3还能将普通的SDR视频智能转换为效果震撼的HDR视频。

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## AI浏览器新赛道：Comet与1Password联手保障安全

AI驱动的浏览器正成为新的热点。由Perplexity支持的AI浏览器Comet宣布与知名密码管理工具1Password达成合作。这次联手将先进的AI信息获取能力与顶级的凭证安全管理相结合，为用户在AI时代的网络浏览提供了自动填充、访问控制等安全保障，确保在享受智能体验的同时，个人账户信息安全无忧。

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## 小模型大能量：多款轻量级推理模型集中发布

企业应用正向“小型AI”转型。Meta推出的MobileLLM-R1系列模型，通过提供140M、360M、950M等不同参数规模的选项，解决了企业在使用大型AI模型时面临的成本高、依赖云端和隐私控制难等痛点。与此同时，另一款名为Ring-mini-2.0的高性能MoE推理模型也震撼发布，它仅需激活1.4B参数，推理能力却能媲美10B以下的密集模型，尤其擅长逻辑、编程和数学，并支持128K长上下文，展现了小模型的巨大潜力。

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