SC-Phi2的設計和訓練方法使其在自然語言生成（NLG）和問答系統中具有潛在的應用價值。首先，SC-Phi2的多模態特性使其能夠處理文本和視覺信息，這在許多NLG任務中是非常有用的。例如，在生成描述或故事時，模型可以根據視覺輸入（如圖片或視頻）生成相應的文本，這樣的能力可以提升生成內容的質量和相關性。
在問答系統中，SC-Phi2可以利用其對遊戲策略的理解來回答與遊戲相關的問題，並且可以擴展到其他領域的問答系統中。通過微調模型以適應特定領域的知識，SC-Phi2可以提供準確的答案和建議，無論是在技術支持、教育還是客戶服務等應用中。
此外，SC-Phi2的低計算需求和高效性能使其適合在移動設備或資源有限的環境中運行，這進一步擴展了其在自然語言生成和問答系統中的應用潛力。因此，SC-Phi2不僅限於策略遊戲，還可以在多種自然語言處理任務中發揮重要作用。