当前 10B 以下 SOTA 模型（如 MiniCPM5-2B）搭配现代工具，能否超越 2025 年 3 月前的前沿模型（如 Grok 3、GPT-4o）？

各位专家！我真的有这个问题，希望听听实际使用这些模型的人的普遍共识。LLMs 在基准测试和实际使用中都有很大进步。甚至 GPT-4o 和 Grok 3 已经足以用于一般聊天、搜索查询、角色扮演（RP）等。所以如果把那些模型放回今天，我觉得很多普通用户不会在“日常通用使用”中注意到巨大差异。那么 10B 以下 SOTA 实际进展如何？例如，MiniCPM5-2B 只有约 2.5B 参数，但拥有 131K 上下文，并在数学、编码、长上下文、工具使用和代理任务方面有强大当前表现。如果你将类似 MiniCPM5-2B 的模型（包括一个 abliterated/heretic 变体）与现代工具、工具调用、网络搜索、RAG/外部记忆、Python/代码执行、文件系统/浏览器、上下文管理、验证/重试循环结合，生成的助手系统能否真正达到那些 2025 年 3 月前前沿模型的实际能力？如果不能，它具体在哪些方面仍有不足？如硬推理、规划、编码、长期代理、知识、指令遵循等？我真的很希望得到基于实际使用情况的答案！另外声明：上图仅是一个粗略的基准参考，并非苹果对苹果的比较。我知道较旧的模型是在较旧的基准版本/任务和不同条件下评估的，而像 MiniCPM5-2B 这样的新模型则是在更新且通常更难的测试中评估的。Artificial Analysis 也随时间改变其智能指数的组成和方法。所以我认为这更像是菠萝对苹果，而非苹果对苹果。我主要是将其用作讨论的粗略参考点，而非声称分数直接证明等效智能。