长上下文

微软 Phi-3 系列模型详解，涵盖 Mini（3.8B）与 Medium（14B）两个规模的架构设计、128K 长上下文能力、多阶段训练流程与量化部署方案，并分析其在边缘计算与推理任务上的表现与局限。

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。

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。

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。