（+微:hywyysxs）
V4不用业内泛滥⤵🏄的参数平均法，🇼🇫而是用了🦆🕑同策略蒸🐮馏（OPD）🛥。GoClick🍨🦌-B（0.🛐2B版本🇨🇵👰）更快，🤐TTFT仅3😸🧰7.7🏴果冻精是好是坏毫秒，TP🧔OT仅4.1毫秒🥣🧠，速度优势▶🛷十分明显😇🦄。而基模📇🇧🇴能力提升，像Se🐡👨🦰edan🥌ce 🔳🧤2.0这😣📯样的模型具备😵了自动分镜😦🇦🇸、音画同步、多镜🚒🎣头叙事等能🙋♂️力，“模型的镜头🦸♂️🎭语言已经比普通分🤢🇨🇽镜师的质感要🌚😪好”📋。
所以2027-🛂2028年，每💴🗄个 Inse⏲🙆♂️rti🎀🏴on 🚛😐需要数百📈🇬🇶台设备，这个🅾🎒判断的确定🙎♂️☢性是比较高的👨👨👦👦。面对相同的训练数🌇据，F🦛🍖lorence🍼🤱-2（0🇲🇲.8B参数）📈微调后的G🐠🦅oClick在几🤙乎所有测试基准🔆上都显🇲🇾著超越了参数📺量两倍多的🇶🇦📁Qwen2↔🆙-VL（2.🎦🛄2B）和S🥺🥝LiME-Ge🇸🇪mma（2👨.8B🤩👩🦳），更大😄🌑幅领先于同等参数🛶量的Intern🇫🇷果冻精是好是坏VL-2（0🚆.9B🇸🇯）🚮。
