Llm
小型语言模型（SLM）
small language models related
Brief
在多期《技术雷达》中，我们持续观察到小型语言模型（SLM）的稳步发展。随着构建智能体（Agentic）解决方案的兴趣日益增长，我们看到越来越多证据表明，SLM 可以高效支撑智能体式 AI。当前大多数智能体工作流都聚焦在范围较窄、重复性高、且不需要复杂推理的任务上，这类任务与 SLM 的能力非常匹配。
Phi-3、SmolLM2 和 DeepSeek 等 SLM 的持续进步表明，对于这些任务而言，SLM 已经具备足够的能力——同时相较于大型语言模型（LLM），还能带来更低成本、更低延迟以及更少资源消耗等附加优势。因此，在设计智能体工作流时，将 SLM 作为默认选型是值得考虑的做法，而将规模更大、资源占用更高的 LLM 仅保留给确有必要的场景。
来源：技术雷达