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@@ -55,7 +55,7 @@ pipeline_tag: text-generation
   - 基座20B参数级别大模型综合评测效果表现优异
   - 多语言能力强，在日语、韩语测试集上显著领先
   - 微调模型适应性强，在人类标注盲测中，表现突出
-  - 长上下文版本支持超长文本，长达200k token
+  - 长上下文版本支持超长文本，在200k token长度上效果优异，最长可支持可达320k
   - 量化版本模型大小缩小70%，推理速度提升30%，性能损失小于1%
 
  <table style="border-collapse: collapse; width: 100%;">
@@ -72,7 +72,7 @@ pipeline_tag: text-generation
 - 具体而言，Orion-14B系列大语言模型包含:
   - **Orion-14B-Base:**  基于2.5万亿tokens多样化数据集训练处的140亿参数量级的多语言基座模型。
   - **Orion-14B-Chat:**  基于高质量语料库微调的对话类模型，旨在为大模型社区提供更好的用户交互体验。
-  - **Orion-14B-LongChat:**  支持长度超过200K tokens上下文的交互，在长文本评估集上性能比肩专有模型。
+  - **Orion-14B-LongChat:**  在200k token长度上效果优异，最长可支持可达320k，在长文本评估集上性能比肩专有模型。
   - **Orion-14B-Chat-RAG:**  在RAG、知识抽取、问答对生成、知识边界控制能力、回答精准度方面，接近千亿级模型效果。在一个定制的检索增强生成数据集上进行微调的聊天模型，在检索增强生成任务中取得了卓越的性能。
   - **Orion-14B-Chat-Plugin:**  在插件调用、Agent、ReAct Prompting能力方面，接近千亿级模型效果。专门针对插件和函数调用任务定制的聊天模型，非常适用于使用代理的相关场景，其中大语言模型充当插件和函数调用系统。
   - **Orion-14B-Base-Int4:**  一个使用int4进行量化的基座模型。它将模型大小显著减小了70%，同时提高了推理速度30%，仅引入了1%的最小性能损失。