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 # 1. 模型介绍
 
-- **Orion-14B-Chat-RAG:**  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。使用方法请参考[demo](https://github.com/OrionStarAI/Orion/tree/master/gradio_demo/doc_qa_task)。
+- **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。使用方法请参考[demo](https://github.com/OrionStarAI/Orion/tree/master/gradio_demo/doc_qa_task)。
 
 - Orion-14B-Base是一个具有140亿参数的多语种大模型，该模型在一个包含2.5万亿token的多样化数据集上进行了训练，涵盖了中文、英语、日语、韩语等多种语言。在多语言环境下的一系列任务中展现出卓越的性能。在主流的公开基准评测中，Orion-14B系列模型表现优异，多项指标显著超越同等参数基本的其他模型。具体技术细节请参考[技术报告](https://github.com/OrionStarAI/Orion/blob/master/doc/Orion14B_v3.pdf)。
 
@@ -73,8 +73,8 @@ pipeline_tag: text-generation
   - **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-Chat-RAG:**  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:**  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-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。
   - **Orion-14B-Chat-Int4:**  一个使用int4进行量化的对话模型。