核心结论： Phi-3 系列以轻量化与高效推理为核心，通过 3B（Mini）与 14B（Medium）两个规模覆盖边缘到中型部署场景，在数学与逻辑推理、长上下文理解与代码辅助任务上表现优异；其多阶段训练（合成＋公开语料＋DPO 微调）确保指令遵循与安全性，但在多语言与专业领域知识覆盖方面尚需检索增强与微调补强。

一、模型概览

Phi-3 系列包括：

• Phi-3 Mini（3.8B 参数，4k/128K 上下文，2.2 GB，MIT 许可）
• Phi-3 Medium（14B 参数，4k/128K 上下文，量化后约 …

核心结论： Llama 3.1 以超长上下文（128K）、开源多规模覆盖（8B/70B/405B）与多语言能力为主要特征，在通用知识、长文档理解、编码与多语言对话等场景中表现出色；但高端规模推理成本高、专业领域深度略逊，以及安全防护需自行完善。

一、模型概览

Llama 3.1 包括三种指令调优规模：

• 8B：4.9 GB，128K 文本上下文；
• 70B：43 GB，128K 文本上下文；
• 405B：243 GB，128K 文本上下文。

均使用 Grouped-Query Attention (GQA) 优化，支持多语言输入（8 种主要语言），可本地 …

核心结论： Gemma 3 系列以多模态处理、超长上下文与极低资源消耗为特色，兼顾图像理解与文本生成；在视觉问答、文档理解、多语言翻译等任务上表现优异，但在高阶推理与专业领域深入度上略逊于大型专用模型，且需通过提示工程与检索补强事实准确性。

一、模型概述

Gemma 3 系列由 Google 基于 Gemini 技术研发，包含五种规模：

• 0.27B、1B 参数：32K 文本上下文；
• 4B、12B、27B 参数：128K 文本上下文、支持图像输入。

采用量化 …

核心结论： GPT-OSS 系列模型通过开源权重和本地部署能力，实现了在代码生成与复杂推理任务上的竞品级表现，并借助 128K 长上下文窗口，显著提升了长文本处理能力；但其通用知识覆盖与多语言理解较顶尖闭源大模型略逊，同时需要开发者自行强化安全与监控机制以防滥用。

一、模型概述

GPT-OSS 包括两种规模：

• gpt-oss-120B：约1170亿参数，5.1B 活跃参数／层，量化后模型体积≈60.8 GiB，可跑满128K上下文；
• gpt-oss-20B：约209 亿参数，3.6B 活跃参数 …