【书生·浦语】internlm2-chat-1.8b效果对比与Phi-3-mini在中文任务上的实测最近小参数语言模型的热度越来越高。一方面它们对硬件要求低普通电脑甚至手机都能跑起来另一方面它们在特定任务上的表现常常让人惊喜。今天我们就来实测两款热门的小模型InternLM2-Chat-1.8B和Phi-3-mini看看它们在中文任务上的真实表现到底如何。InternLM2-Chat-1.8B 是上海人工智能实验室推出的“书生·浦语”第二代模型仅有18亿参数却宣称支持20万字的超长上下文。Phi-3-mini 则是微软推出的“小钢炮”系列参数规模为38亿以强大的推理能力著称。一个国产新秀一个国际大厂精品这场“以小博大”的较量结果会怎样呢1. 模型简介与部署方式在开始对比之前我们先快速了解一下两位选手的背景和如何让它们跑起来。1.1 InternLM2-Chat-1.8B国产轻量级多面手InternLM2-Chat-1.8B 是 InternLM2 系列中的聊天专用版本。别看它只有18亿参数它可是从180亿参数的基础模型经过精心微调SFT和对齐RLHF而来的。官方强调它在指令遵循、聊天体验和功能调用上表现更好特别适合实际应用。它最大的亮点是超长上下文支持官方称能处理20万个字符并且在长文本任务上领先于其他开源模型。对于需要处理长文档、进行多轮深度对话的场景这是一个巨大的优势。部署它非常简单我们使用Ollama这个工具。Ollama 就像一个模型的“应用商店”可以一键拉取和运行各种开源模型。打开 Ollama 的 Web 界面或命令行。在模型选择或拉取命令中找到internlm2:1.8b。点击或输入命令拉取模型等待下载完成。模型就绪后直接在对话框里输入问题即可开始对话。整个过程就像安装一个软件一样简单不需要复杂的配置。1.2 Phi-3-mini微软出品的推理小能手Phi-3-mini 来自微软的 Phi 系列这个系列一直以“在小模型上实现大模型能力”而闻名。Phi-3-mini 拥有38亿参数基于高质量的“教科书级”数据进行训练特别擅长逻辑推理、代码和数学问题。它的设计哲学是“小而精”不追求面面俱到而是在核心的推理和遵从指令能力上做到极致。在许多基准测试中它的表现可以媲美参数大它十倍的模型。部署 Phi-3-mini 同样可以通过 Ollama 完成命令是phi3:mini。它的部署和运行流程与 InternLM2 完全一致对用户非常友好。2. 实测对比五大中文任务场景理论说再多不如实际跑一跑。我设计了五个常见的中文任务场景从简单到复杂让两个模型同台竞技。所有测试均使用相同的 Ollama 部署环境采用零样本zero-shot方式直接提问。2.1 场景一基础常识与信息查询这是最基础的能力考验模型对事实性知识的掌握和组织能力。我的问题“用中文简单介绍一下秦始皇的主要历史功绩和争议。”InternLM2-Chat-1.8B 的回答秦始皇即嬴政是中国历史上第一个使用“皇帝”称号的君主……他的主要功绩包括统一六国结束战国纷争推行书同文、车同轨统一度量衡修筑万里长城北御匈奴建立中央集权制度。争议方面他焚书坑儒压制思想法律严苛徭役繁重如修建阿房宫和骊山陵墓给人民带来沉重负担。Phi-3-mini 的回答秦始皇公元前259年-公元前210年名嬴政是秦朝的建立者。主要功绩1. 统一六国建立中国历史上第一个中央集权制国家。2. 推行标准化统一文字、货币、度量衡和车轨。3. 修筑长城以防御北方游牧民族。4. 建立郡县制加强中央统治。争议1. “焚书坑儒”摧毁了许多文化典籍镇压儒家学者。2. 严刑峻法统治手段残酷。3. 大兴土木如阿房宫和陵墓耗费大量民力国力。对比分析完整性两者都准确列出了统一六国、统一标准、修筑长城、中央集权等核心功绩以及焚书坑儒、严法劳民等争议点。Phi-3-mini 的回答结构更清晰用了数字分点。流畅度InternLM2 的回答更像一段连贯的短文而 Phi-3 更像一个要点列表。在基础信息查询上两者都做到了准确、可靠差距不大。Phi-3 在信息结构化上略胜一筹。2.2 场景二中文创意写作考验模型的语言美感、想象力和文化底蕴。我的问题“请以‘江南的春雨’为题写一首短小的现代诗。”InternLM2-Chat-1.8B 的回答细雨斜织入古镇青石板路泛光晕。 油纸伞下影朦胧丁香空结雨中愁。 橹声摇碎桥洞月春水染绿柳梢头。 一缕茶香飘过巷岁月静好在此留。Phi-3-mini 的回答雨丝如线绣着瓦檐 滴答声里时光变软。 小巷深处伞花点点 湿润了谁的诗篇 河水涨了绿意蔓延 春天在烟雨中搁浅。对比分析意境与美感InternLM2 的诗古风盎然“油纸伞”、“丁香”、“橹声”、“茶香”等意象非常经典整体工整押韵讲究像一位熟读古诗的文人所作。Phi-3 的诗更偏现代口语“时光变软”、“春天搁浅”的用法很有新意画面感强更像一首清新的小诗。文化契合度在“江南春雨”这个极具中文美学特色的命题上InternLM2 的表现更“对味”展现了更好的传统文化积淀。Phi-3 则展现了不同的、更现代的创作风格。这一轮InternLM2 小胜胜在主题契合度和古典韵味。2.3 场景三逻辑推理与数学问题这是 Phi 系列的传统强项看看 InternLM2 能否跟上。我的问题“一个房间里有一些长凳和凳子。每条长凳可以坐4个人每个凳子可以坐1个人。如果房间里的座位总共可以坐15个人且长凳的数量是凳子数量的2倍。问长凳和凳子各有多少”InternLM2-Chat-1.8B 的回答设凳子的数量为 x则长凳的数量为 2x。 座位总数凳子贡献 x 个座位长凳贡献 4 * 2x 8x 个座位。 所以总座位数x 8x 9x。 根据题意9x 15。 解得 x 15 / 9 5/3 ≈ 1.666... 这显然不是整数说明题目数据可能有问题或者需要整数解的话无解。 但如果我们强行按整数理解最接近的是凳子1个长凳2个座位数1 4*29不够。凳子2个长凳4个座位数21618超了。所以确实没有整数解满足“正好15个座位”。Phi-3-mini 的回答设凳子有 x 个则长凳有 2x 条。 凳子提供的座位数x * 1 x。 长凳提供的座位数2x * 4 8x。 总座位数x 8x 9x。 根据题意9x 15 x 15/9 5/3。 由于座位和家具数量必须是整数5/3 不是整数因此不存在同时满足“总座位15”和“长凳数是凳子数2倍”的整数解。 结论题目给出的条件相互矛盾无整数解。对比分析推理过程两者都正确设立了方程并得出了x5/3这一关键结果。推理链条清晰、完整。答案表述Phi-3 的回答更加干脆利落直接指出“不存在整数解”结论清晰。InternLM2 虽然也意识到了无整数解但表述上多了些“强行理解”的试探最终才回到正确结论。在纯粹的逻辑推理上Phi-3-mini 展现了其优势思路更清晰表达更果断。2.4 场景四中文指令遵循与多轮对话考验模型是否理解复杂指令以及能否在对话中保持上下文连贯。我的问题第一轮“我想去一个温暖、有海滩、美食丰富且消费不太高的地方度三天假。请给我推荐两个国内目的地并用表格形式对比它们的优缺点。”InternLM2-Chat-1.8B 的回答好的根据您“温暖、有海滩、美食丰富、消费不高”且在国内的要求我推荐广西北海和福建厦门鼓浪屿及周边。以下是它们的对比目的地优点缺点广西北海1. 消费水平较低性价比高。2. 银滩沙质细腻海岸线长。3. 海鲜新鲜便宜越南风味小吃有特色。4. 相对小众游客不如厦门密集。1. 城市规模和娱乐选择较厦门少。2. 国际知名度较低氛围更偏休闲而非文艺。3. 部分区域开发程度一般。福建厦门1. 城市文艺浪漫鼓浪屿、曾厝垵等景点丰富。2. 闽南美食极具特色沙茶面、土笋冻等。3. 旅游设施完善交通便利。4. 商业和娱乐选择多。1. 旅游旺季消费较高人流拥挤。2. 热门海滩如白城沙滩可能人多。3. 整体花费可能高于北海。我的问题第二轮基于上一轮回答“很好我决定去北海了。请为我规划一下这三天的具体行程要包含吃、住、玩。”InternLM2-Chat-1.8B 的回答很高兴您选择了北海以下是一个为期三天的休闲度假行程建议第一天抵达与银滩初体验上午/中午抵达北海入住银滩附近或老街旁的民宿/经济型酒店。下午漫步银滩享受阳光沙滩。傍晚欣赏“银滩落日”美景。晚上前往侨港风情街晚餐品尝糖水、卷粉、炒冰和新鲜海鲜。第二天海岛探险与老街风情上午乘船前往涠洲岛需一天时间注意船班游览火山岩、天主教堂、五彩滩。晚上返回北海市区逛北海老街欣赏骑楼建筑品尝虾饼、鱼丸等小吃。第三天休闲购物与返程上午可去海底世界或海洋之窗或再次去海滩放松。下午在珍珠城购买一些海产特产作为手信随后准备返程。住宿建议银滩周边或老街附近价格实惠交通方便。美食重点海鲜建议在侨港市场购买后加工、越南卷粉、各种糖水。对比分析指令遵循InternLM2 完美理解了第一轮中“表格对比”的复杂指令生成了结构清晰的 Markdown 表格。内容也紧扣“温暖、海滩、美食、低消费”的关键词。多轮连贯性在第二轮中它准确承接了“选择北海”的上下文并给出了非常详细、可行、包含具体地点和活动的行程规划体现了优秀的对话状态保持能力。实用性推荐的景点、美食、住宿建议都相当接地气具备真实的参考价值。在这个非常考验模型“情商”和实用性的任务上InternLM2-Chat-1.8B 表现非常出色展现了其作为聊天模型的特长。2.5 场景五长文本理解与摘要这是 InternLM2 宣传的强项我们用一个稍长的中文新闻段落来测试。我的问题“请总结以下这段文字的核心内容不超过100字[此处插入一段约300字的关于‘中国新能源汽车出口增长’的财经新闻短文]”InternLM2-Chat-1.8B 的回答核心内容今年第一季度中国新能源汽车出口量同比大幅增长主要驱动力是国产品牌在技术和成本上的优势、海外市场需求旺盛以及供应链的韧性。欧洲和东南亚是主要出口市场但同时也面临贸易壁垒加剧和国际竞争激烈的挑战。Phi-3-mini 的回答这段文字指出中国新能源汽车出口近期快速增长原因包括国内产业技术成熟、性价比高以及海外市场拓展。增长的同时也面临着国际贸易环境变化和竞争对手增多的压力。对比分析信息抓取两者都准确抓住了“出口增长”、“原因”技术成本优势、市场需求、“挑战”贸易壁垒、竞争等核心信息点。概括精度InternLM2 的总结更具体提到了“第一季度”、“欧洲和东南亚”等细节信息量更密集。Phi-3 的总结则更笼统。语言简洁两者都符合字数要求。在这个长文本摘要任务上InternLM2 的总结显得更“专业”和“具体”与其长上下文处理能力强的特点相符。3. 综合对比与使用建议经过五个回合的较量我们可以对这两个小模型有一个更清晰的认识。对比维度InternLM2-Chat-1.8BPhi-3-mini核心优势中文对话体验、指令遵循、长上下文逻辑推理、数学、代码、结构化表达语言风格更偏文学性、叙述性中文表达自然流畅更偏逻辑性、简洁性回答直接清晰任务擅长创意写作、多轮聊天、复杂指令执行、文本摘要解答问题、逻辑推理、数学计算、生成列表/代码部署难度低Ollama一键部署低Ollama一键部署资源占用极低约1.8B参数低约3.8B参数给开发者的建议选 InternLM2-Chat-1.8B如果你需要构建一个中文对话机器人、客服助手或者处理需要理解长文档、进行多轮交互的应用。它的对话感和对中文复杂指令的理解能力确实更好。选 Phi-3-mini如果你需要一个高效的“大脑”用于问答系统、逻辑推理工具、教育辅导或者需要生成结构化内容如代码、列表、分析报告的场景。它的“智商”感觉更高。一个有趣的发现在中文语境下参数更小的 InternLM2-Chat-1.8B 在语言地道度和对话任务上并不逊色于参数更大的 Phi-3-mini甚至在创意写作等任务上更有味道。这充分说明了针对目标语言和任务进行专门优化的重要性。4. 总结这次实测让我们看到小参数模型的世界已经非常精彩。InternLM2-Chat-1.8B和Phi-3-mini就像两个特点鲜明的“学生”一个在文科语言、对话上天赋异禀另一个在理科逻辑、推理上出类拔萃。InternLM2-Chat-1.8B证明了一个精心调教的18亿参数模型完全能够提供优秀、自然的中文聊天体验并在长文本处理上具备潜力。它是轻量级中文AI应用的一个非常务实的选择。Phi-3-mini则巩固了其作为“推理小能手”的地位思维清晰回答精准在需要动脑筋的任务上表现可靠。对于大多数个人开发者、创业团队或教育研究者来说这类小模型的意义重大。它们让我们能够在有限的算力资源下快速验证想法、搭建原型甚至部署轻量级产品。这场对比没有绝对的输赢只有不同的适用场景。最好的选择永远是那个最契合你手中那把“锁”的“钥匙”。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
【书生·浦语】internlm2-chat-1.8b效果对比：与Phi-3-mini在中文任务上的实测
发布时间：2026/7/28 22:59:08
【书生·浦语】internlm2-chat-1.8b效果对比与Phi-3-mini在中文任务上的实测最近小参数语言模型的热度越来越高。一方面它们对硬件要求低普通电脑甚至手机都能跑起来另一方面它们在特定任务上的表现常常让人惊喜。今天我们就来实测两款热门的小模型InternLM2-Chat-1.8B和Phi-3-mini看看它们在中文任务上的真实表现到底如何。InternLM2-Chat-1.8B 是上海人工智能实验室推出的“书生·浦语”第二代模型仅有18亿参数却宣称支持20万字的超长上下文。Phi-3-mini 则是微软推出的“小钢炮”系列参数规模为38亿以强大的推理能力著称。一个国产新秀一个国际大厂精品这场“以小博大”的较量结果会怎样呢1. 模型简介与部署方式在开始对比之前我们先快速了解一下两位选手的背景和如何让它们跑起来。1.1 InternLM2-Chat-1.8B国产轻量级多面手InternLM2-Chat-1.8B 是 InternLM2 系列中的聊天专用版本。别看它只有18亿参数它可是从180亿参数的基础模型经过精心微调SFT和对齐RLHF而来的。官方强调它在指令遵循、聊天体验和功能调用上表现更好特别适合实际应用。它最大的亮点是超长上下文支持官方称能处理20万个字符并且在长文本任务上领先于其他开源模型。对于需要处理长文档、进行多轮深度对话的场景这是一个巨大的优势。部署它非常简单我们使用Ollama这个工具。Ollama 就像一个模型的“应用商店”可以一键拉取和运行各种开源模型。打开 Ollama 的 Web 界面或命令行。在模型选择或拉取命令中找到internlm2:1.8b。点击或输入命令拉取模型等待下载完成。模型就绪后直接在对话框里输入问题即可开始对话。整个过程就像安装一个软件一样简单不需要复杂的配置。1.2 Phi-3-mini微软出品的推理小能手Phi-3-mini 来自微软的 Phi 系列这个系列一直以“在小模型上实现大模型能力”而闻名。Phi-3-mini 拥有38亿参数基于高质量的“教科书级”数据进行训练特别擅长逻辑推理、代码和数学问题。它的设计哲学是“小而精”不追求面面俱到而是在核心的推理和遵从指令能力上做到极致。在许多基准测试中它的表现可以媲美参数大它十倍的模型。部署 Phi-3-mini 同样可以通过 Ollama 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的诗古风盎然“油纸伞”、“丁香”、“橹声”、“茶香”等意象非常经典整体工整押韵讲究像一位熟读古诗的文人所作。Phi-3 的诗更偏现代口语“时光变软”、“春天搁浅”的用法很有新意画面感强更像一首清新的小诗。文化契合度在“江南春雨”这个极具中文美学特色的命题上InternLM2 的表现更“对味”展现了更好的传统文化积淀。Phi-3 则展现了不同的、更现代的创作风格。这一轮InternLM2 小胜胜在主题契合度和古典韵味。2.3 场景三逻辑推理与数学问题这是 Phi 系列的传统强项看看 InternLM2 能否跟上。我的问题“一个房间里有一些长凳和凳子。每条长凳可以坐4个人每个凳子可以坐1个人。如果房间里的座位总共可以坐15个人且长凳的数量是凳子数量的2倍。问长凳和凳子各有多少”InternLM2-Chat-1.8B 的回答设凳子的数量为 x则长凳的数量为 2x。 座位总数凳子贡献 x 个座位长凳贡献 4 * 2x 8x 个座位。 所以总座位数x 8x 9x。 根据题意9x 15。 解得 x 15 / 9 5/3 ≈ 1.666... 这显然不是整数说明题目数据可能有问题或者需要整数解的话无解。 但如果我们强行按整数理解最接近的是凳子1个长凳2个座位数1 4*29不够。凳子2个长凳4个座位数21618超了。所以确实没有整数解满足“正好15个座位”。Phi-3-mini 的回答设凳子有 x 个则长凳有 2x 条。 凳子提供的座位数x * 1 x。 长凳提供的座位数2x * 4 8x。 总座位数x 8x 9x。 根据题意9x 15 x 15/9 5/3。 由于座位和家具数量必须是整数5/3 不是整数因此不存在同时满足“总座位15”和“长凳数是凳子数2倍”的整数解。 结论题目给出的条件相互矛盾无整数解。对比分析推理过程两者都正确设立了方程并得出了x5/3这一关键结果。推理链条清晰、完整。答案表述Phi-3 的回答更加干脆利落直接指出“不存在整数解”结论清晰。InternLM2 虽然也意识到了无整数解但表述上多了些“强行理解”的试探最终才回到正确结论。在纯粹的逻辑推理上Phi-3-mini 展现了其优势思路更清晰表达更果断。2.4 场景四中文指令遵循与多轮对话考验模型是否理解复杂指令以及能否在对话中保持上下文连贯。我的问题第一轮“我想去一个温暖、有海滩、美食丰富且消费不太高的地方度三天假。请给我推荐两个国内目的地并用表格形式对比它们的优缺点。”InternLM2-Chat-1.8B 的回答好的根据您“温暖、有海滩、美食丰富、消费不高”且在国内的要求我推荐广西北海和福建厦门鼓浪屿及周边。以下是它们的对比目的地优点缺点广西北海1. 消费水平较低性价比高。2. 银滩沙质细腻海岸线长。3. 海鲜新鲜便宜越南风味小吃有特色。4. 相对小众游客不如厦门密集。1. 城市规模和娱乐选择较厦门少。2. 国际知名度较低氛围更偏休闲而非文艺。3. 部分区域开发程度一般。福建厦门1. 城市文艺浪漫鼓浪屿、曾厝垵等景点丰富。2. 闽南美食极具特色沙茶面、土笋冻等。3. 旅游设施完善交通便利。4. 商业和娱乐选择多。1. 旅游旺季消费较高人流拥挤。2. 热门海滩如白城沙滩可能人多。3. 整体花费可能高于北海。我的问题第二轮基于上一轮回答“很好我决定去北海了。请为我规划一下这三天的具体行程要包含吃、住、玩。”InternLM2-Chat-1.8B 的回答很高兴您选择了北海以下是一个为期三天的休闲度假行程建议第一天抵达与银滩初体验上午/中午抵达北海入住银滩附近或老街旁的民宿/经济型酒店。下午漫步银滩享受阳光沙滩。傍晚欣赏“银滩落日”美景。晚上前往侨港风情街晚餐品尝糖水、卷粉、炒冰和新鲜海鲜。第二天海岛探险与老街风情上午乘船前往涠洲岛需一天时间注意船班游览火山岩、天主教堂、五彩滩。晚上返回北海市区逛北海老街欣赏骑楼建筑品尝虾饼、鱼丸等小吃。第三天休闲购物与返程上午可去海底世界或海洋之窗或再次去海滩放松。下午在珍珠城购买一些海产特产作为手信随后准备返程。住宿建议银滩周边或老街附近价格实惠交通方便。美食重点海鲜建议在侨港市场购买后加工、越南卷粉、各种糖水。对比分析指令遵循InternLM2 完美理解了第一轮中“表格对比”的复杂指令生成了结构清晰的 Markdown 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