[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]【引言】

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]AI火热，各大小公司都推出了各自的"大模型"、“行业大模型”、“垂类大模型”、各种“小模型”，与其他行业一样，鱼龙混杂者趁机浑水摸鱼。施展各种坑蒙拐骗。大有“无模不在，模已玩坏”的乱象，有客户甚至都不能分辨被部署的大模型的参数，都被供应商黑了数百万。跟任何行业一样，模型也要打假，首先要有分辨真假的能力，打是在分辨真假之后的动作，打也得有能力，否则智只能挨打。

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]接下来我们严肃一点，对大小模型及特点、应用做个梳理。希望对分辨真伪有个基本的认知。

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]近年来，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）凭借其卓越的自然语言理解和生成能力，在人工智能领域掀起了巨大的浪潮 。从智能对话到内容创作，LLMs展现了前所未有的潜力，吸引了广泛的关注。然而，在大型模型的光芒之下，小型语言模型（Small Language Models, SLMs）同样扮演着不可或缺的角色。理解SLMs的定义、特点、应用场景，以及如何辨别其真伪，对于把握人工智能技术的全貌至关重要。此外，探讨“大模型 + 小模型 + 智能体”的企业级应用架构，能够更深入地理解如何根据实际需求选择和组合不同的模型，从而构建更高效、灵活的AI系统。本文将对这些问题进行探讨。

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]全文见下：

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]https://mp.weixin.qq.com/s/ePwd66SUTEaKVd243t1ZSA

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