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此外，用户在使用时，只需对集成了Azure Skills Plugin的AI助手下达类似"请执行此API"的指令。随后，在决策层将进行代码生成流程，系统通常会调用与图示流程中类似、对接Microsoft Azure的MCP Server来获取必要的服务端点等信息并完成执行。若是涉及AI服务的操作，则可能通过调用适配的Foundry MCP Server来选择模型并执行部署等任务。
最后，性能发布会上，模型规模与能力关联性成为核心议题。数据显示，Gemma 4的310亿参数版本在Elo评分中突破1450分，与260亿参数的混合专家模型共同展现出可与大型闭源模型媲美的卓越性能。谷歌特别强调，Gemma 4的核心价值在于通过最小化计算资源实现最优性能输出。
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