（来源：上观新闻）
如果将 Pu🎗🏧ra ⛽X M🕗泛站ax 🦑🇱🇾和窄折📚🏀叠手机⚱🥶进行对比，用前🚦👎者看视频🤲不仅能增加 👢🌏20%🙄 左右的现实面🛴积，更重要的⏺♊是，没🥋有了上下大面积黑😍边挤压，画🌻🇺🇾面终于🙆🌔完整铺开，更加赏💉心悦目🇰🇲🇬🇦。晚点：这种🗝做法以🇹🇦🇨🇰往有两个难👨👧点：一是 📏📶VLM 需要大量🕗数据，而🇬🇶机器人数据相对有🉑🧘♀️限；二是训练多模👩👩👦👦态基模的🇼🇫🕥成本很⏱🕛高，以往只有大🐝⬅公司和大🇯🇴模型公司有算力、🇲🇼人才投入 🔼🍀VLM👨🚒 预训🍦🧡练😸🧒。
DeepSe💿ek在公告末尾引🦀👨⚖️了《荀子🦇》中的一句话👨🔧⛑： 不诱于誉🧨，不恐于诽，🐘🍩率道而行，🇰🇮端然正己📷。从第三🥩方评测来看，评测👋平台 Arena😒👩🚒.ai 在 X🥒🛢 上将V4 P🖋ro（思考🎉⏪模式）🍀定性为"相较D🌎🇹🇲eepSe📦ek V3🇩🇴🎯.2的🍤重大飞跃"🦋，在其代码竞技场🚐🚬中列开源模型第👨✈️3位、综合第🇵🇱👠14位；另一家测🚪🇿🇼评方 Val📳s AI 则称，👩❤️💋👩⌨V4在其Vi🇲🇩be Cod🚺e Benc📷🚋hmark🤫中以"压倒性♟️优势"拿下开⛪🇲🇵源权重模型📱榜首，击败G🎩📤emini 3.❣🚒1 Pro等闭🐞泛站源模型，较🤤🇺🇦上代V🍌😫泛站3.2🥍实现约📊💵10倍🇲🇾👖性能跃升🚑🔮。
