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Llama 3.1 和 Llama 3.2：这两个版本在自然语言理解和生成方面表现出色，能够高效处理各种任务。 Qwen 2.5：作为一个多模态模型，Qwen 2.5能够处理文本与图像结合的应用，尤其适合需要综合处理复杂问题的场景。
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本地优先架构：Dolphin 3.0将计算重心放在设备本地，减少了对云端服务的依赖。这不仅大幅降低了延迟，更重要的是能够确保数据的隐私性和安全性。 引导式AI框架：与传统的AI模型不同，Dolphin 3.0允许用户根据预设规则或反馈来细化AI的行为，使得模型更加贴合具体需求，减少了复杂性并提高了目标对接的精度。 增强的多模态能力：凭借Qwen 2.5，Dolphin 3.0能够处理多种格式的输入，如文本与图像结合的任务。例如，它可以应用于文档分析、视觉问答以及上下文搜索等场景，具有强大的适应性和灵活性。
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隐私保护：由于计算发生在本地，用户可以确保敏感数据始终处于安全状态，并能够满足各种合规要求。 成本效益：通过减少对云端API的依赖，Dolphin 3.0能够显著降低使用成本，尤其对于大规模部署的企业而言，能够节省可观的费用。 高度定制化：Dolphin 3.0的可引导框架使得用户能够根据需求定制模型输出，提升了输出结果的相关性和效率。
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参考：
https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-1B
