小模型，可能才是AI落地的真答案 现在大家都在关注上百亿参数的大模型，最近阿里还发布了万亿参数的 qwen max，但其实在很多领域，依然在用小模型，例如 qwen 0.6b 小模型的定位 小模型的核心定位并非复杂对话或长文本生成，而是在业务主链路承担轻量级任务。包括 query 改写、语义增强、用户意图识别、浅层打分、embedding 召回等。 此类任务往往追求极低延迟和高吞吐，而不是极致的智能水平。 小模型在这些“加信号、加特征”的场景下表现稳定，目标是提升系统整体排序或者召回的效果，而非单点准确率极致。 工程价值与实际作用 在搜索、推荐、广告等每天承载千万级 QPS 的系统里，延迟每提升一毫秒都直接关联硬件成本和用户体验。 大模型很难直接上线高并发主链路，因为算力和预算成本过高，延迟无法接受。0.6B 这类小模型则以远低于大模型的显存、计算和能耗，承担起流水线“工人”的角色，实现 query×item 级别的大规模并行推理。 例如，一次请求可能需要对上千个候选做推理，模型越大，整体耗时成倍增加，只有小模型能支撑这种工程负载。 此外，在端侧、移动设备等对隐私与本地算力有特殊要求的场景，小模型具备明显优势，能以极低的资源消耗实现本地推理和工具调用。 Agent 时代的小模型角色 当前大模型社区普遍认同的“多模型协作”方案，将小模型与大模型组合部署已成为最佳实践。 小模型负责高并发、低复杂度的任务，例如输入路由、意图分类、内容初筛等，大模型则处理复杂推理和高智能需求。 实际应用中，小模型常被用作第一道安全合规防线或数据预处理，将简单、标准化的任务高效过滤，再把剩余疑难交给大模型精修。 微调和模型蒸馏进一步放大了小模型的实用性——通过大模型产生任务数据，对小模型做定向微调，可使其在垂直场景中表现接近大模型，但推理成本低一个数量级以上。 局限与取舍 小模型的能力边界也非常明确。 首先，它们在对话智能、复杂推理、长上下文理解等任务上的表现明显不如大模型。指令遵循与幻觉概率较高，遇到复杂多轮或跨领域需求时易出错。 此外，部分工程应用场景对准确率有明确红线，小模型即使成本低，也难以满足高精度要求。对于此类任务，还是需要更大规模的模型来保证效果。 最终，模型选型应根据实际业务场景、成本预算、性能需求权衡，不宜盲目用大或用小。
