今日，微軟發布官方聲明，稱其開發的 Phi-2 2.7B 模型在多項指標上超過了 Google 的 Gemini Nano-2 3.2B 模型。

Microsoft研發的Phi-2 2.7B模型

早前在 IT之家的報道中，微軟在Ignite 2023大會上首次披露了容納27億參數的Phi-2，在性能上較以往型號有明顯進步。

去年六月份，微軟推出了包含13億參數的Phi-1，主要應用于QA 問答、文本處理等領域。該模型使用大量高質量數據進行訓練，在基準測試中的表現甚至超過同類模型十倍以上。

今年九月份，微軟又進一步推出了Phi-1.5版，盡管依舊僅含13億元參數，但已可創作詩歌、電子郵件及故事，甚至可以對大量文本進行總結概括。在常識、語言理解以及推理的基準測試中，該版本的模型在部分領域已經可以媲美甚至超越含有高達100億參數的同類模型。

現如今，Phi-2的出現，使其所包含的參數數量達到驚人的27億，盡管與其他大型語言模型相比仍顯不足，它卻在邏輯推理和系統安全性能上展現出不容忽視的提升。通過適當的調整和定制化，小型的語言模型將成為云和邊緣應用的得力助手。

Google研發的Gemini Nano-2 3.2B模型

針對面向小型設備本地操作設計的Gemini Nano，新升級的2.0版本有著高達32億的參數，預計將首先配置在Pixel 8 Pro手機上。

就錄音功能而言，選擇所需的音頻文件后，用戶只需點擊“文本稿”標簽，再點選上方的“總結”按鈕，該應用便能迅速生成完整的主旨簡報。

而在用戶最為依賴的Gboard輸入法中，Gemini Nano的加入將極大程度提高交互的自然度，未來包括WhatsApp在內的眾多應用將會逐步引入這一更加人性化的功能。