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昨天微软推出最小大模型phi3，小小的身材，大大的能量，3.8B的体量号称可以媲美Mixtral 8x7B和GPT-3.5。今天就来实测一下，并和llama3做个对比。
一、先来个提示词优化。 （phi3）: 
据说phi3是不支持中文的，但遇到中文的输入，它还是将答案翻译过来了，可以看出中文的表达还是比较生硬，有逐词翻译的痕迹。
对比一下（llama3）: 
反而是llama3，没有很智能地用中文回复。 对提示词优化的要求本身并不高，只要能够发挥想象力，场景多样，细节足够丰富就可以了，算是达标了。 二、抒写散文。
生成式大模型自然离不开文章的撰写，现实场景也会大量应用到，来看下。 （phi3）: 
表达非常的English，但还是不乏情感与诗意的。 （llama3）: 
依然是英文输出，优点是不生硬地翻译表达起来就很自然。 三、鸡兔同笼问题。
测完情商，考验一下智商也是要的。
（phi3）: 
没毛病，答案是对的，小学生的题总不能解错吧。 （llama3）: 
这个输出英文就没所谓了，能看到答案48和1，测试通过。可以看到，llama3是走生动可爱风的，非常善于运用表情图标。 四，代码输出。 最后自然少不了写一段代码了，依照惯例，写个时钟。同时笔者用这个功能来测试一下两者的性能差异。
（phi3）: 
（llama3）: 
（phi3）: （llama3）: 代码一次生成没有修改过就直接能用，视频也没有剪辑过，phi3用时15秒而llama3用时18秒，phi3确实不是浪得虚名。
总结： 从以上的测试场景来说，phi3的小体量确实给出了大惊喜，从纯英文的角度来说，足够应付日常的应用，加上多语言的支持后，对中文用户来说也是麻雀虽小，五脏俱全。当然，大模型的应用场景远不止这四个，还有更多的层次有待对比测试。 从llama3-8B到phi3-3.8B，一个个小模型的诞生使PC本地化部署乃至移动端部署变得轻而易举，既最大限度地提升交互性能，还保证了个人化和安全性。这不能叫卷，卷是无效率的瞎忙，而大模型的进步日新月异，一日千里。期待接下来更多的惊喜。 OK，就到这。
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