随着全球数字经济的蓬勃发展，人工智能正以前所未有的速度和深度，革新着我们的生产方式、商业模式乃至于日常生活。特别是在企业数字化转型的浪潮中，智能体（Agentic AI）作为一股新兴且强劲的力量，正深刻地重塑着企业、开发者乃至整个行业的自动化与数字化生产力格局。无论是复杂的软件开发流程需要智能化优化，还是企业内部繁琐的流程需要高效的智能协同，AI智能体都日益成为驱动企业核心运营的关键引擎。尤其是在过去那些被大量重复性任务所困扰的领域，智能体的介入无疑带来了革命性的变化，极大地解放了人力，提升了整体运营效率。

长久以来，当我们谈及智能体的核心驱动力时，大型语言模型（LLMs）无疑是众人关注的焦点。它们以其卓越的通用推理能力、流畅自然的语言表达以及支持开放式对话的强大优势，被普遍视为构建复杂智能体的不二之选。然而，在实际应用中，当我们尝试将这些体量庞大的模型嵌入到具体的智能体应用场景中时，人们逐渐发现，它们并非总是最经济高效、最灵活敏捷的选择。大型模型虽然强大，却也意味着更高的计算资源消耗和运营成本。

正是在这样的背景下，业内对小型语言模型（SLMs）在智能体AI中扮演的角色有了更为深入和细致的观察与思考。新近发布的行业观点清晰地指出，小型语言模型或许才是智能体AI未来的发展方向。这为我们在智能体应用中整合小型语言模型，以替代或补充大型语言模型，提供了日益增长的广阔机会。其核心目标非常明确：即在确保甚至提升性能的同时，显著降低运营成本，并大幅增加系统的部署与运行灵活性。这对于追求“降本增效”和“高质量发展”的中国企业而言，无疑是极具吸引力的前景。

当然，这绝不意味着大型语言模型会失去其价值。恰恰相反，我们看到的是一个异构生态系统正在悄然兴起。在这个未来图景中，小型语言模型将扮演核心的运营角色，而大型语言模型则会保留给那些其通用能力不可或缺的特定场景。

这种发展路径并非凭空臆测，实际上，许多技术先行者早已为此做足准备。例如，NVIDIA目前就提供了一系列产品，包括开源的NVIDIA Nemotron推理模型、NVIDIA NeMo框架以及NVIDIA NIM微服务等，致力于管理整个AI智能体生命周期。企业若能善用这些工具，便可以构建出AI模型的异构系统——针对核心工作负载部署经过精细调优的小型语言模型，而将大型语言模型用于偶发性、多步骤的战略任务。

新媒网跨境获悉，这种策略不仅能显著提升任务处理的成果，更能在大幅降低能耗和成本的前提下实现这一切。这对于追求产业升级和智能制造的中国企业而言，无疑是一个值得深思的机遇。

为何小型语言模型对智能体AI任务如此有益？

那么，究竟是什么让小型语言模型在智能体时代独具优势呢？

其实，原因在于它们能将大型语言模型的功能进行“切片化”使用，专精于某一特定任务。大型语言模型虽然是强大的“通才”，但大多数智能体在执行任务时，往往只用到其非常有限的一部分能力。

智能体通常需要解析指令、为工具调用生成JSON等结构化输出，或是进行内容摘要、回答上下文相关的问题。这些任务具有重复性高、可预测性强、专业化程度高的特点，恰好处于小型语言模型的专长范畴。如果为一个只需要处理特定任务的智能体，去配置一个能处理开放领域对话的大型语言模型，无疑是大材小用，不仅造成算力浪费，也徒增成本。

相比之下，一个经过精细调优、专为少数特定智能体例行任务设计的小型语言模型，能够表现出更高的可靠性，更不容易出现“幻觉”，运行速度更快，而且成本也要低得多。打个比方，智能体AI并非总是需要一把“瑞士军刀”来应对所有场景，很多时候，一把锋利的“专用工具”便已足够，甚至能做得更好。

值得一提的是，小型语言模型绝非大型语言模型的“弱化版”。最新的小型语言模型在常识推理、工具调用和指令遵循等特定基准测试中，已经展现出与大型语言模型媲美，甚至超越后者的性能。

例如，NVIDIA近期推出的顶尖小型语言模型Nemotron Nano 2，就充分展示了高性能小型语言模型在智能体AI领域所蕴藏的巨大潜力。这款开源的90亿参数Mamba-transformer模型，不仅内存消耗更低，而且精度更高。Nano 2在推理、编码和指令遵循等关键基准测试中，表现优于同等规模的其他模型，并实现了高达6倍的吞吐量提升。它专为实际智能体工作负载而设计，支持128k的上下文，并在一块GPU上实现了优化性能，其开放的权重和文档也便于企业进行适配和运用。

图1. 人工智能分析指数图表，比较了Nano 9B V2与Llama 4 Maverick、Qwen 3 14B和Llama 3.1 Nemotron 70B的性能。

当然，我们也要看到，小型模型并非在所有基准测试中都超越大型语言模型。不过，企业可以根据智能体的通用能力，选择一个基础的小型语言模型作为起点，并通过后续的精细调优不断提升其性能。

随着混合架构、蒸馏技术和检索增强生成等创新技术的不断涌现，小型语言模型正被证明能够处理智能体所面临的绝大多数子任务。这无疑挑战了传统观念中，只有大型模型才能在智能体AI场景下提供可靠结果的假设。

图2. Nemotron Nano 9B v2在吞吐量和准确性方面超越了同类的小型语言模型和大型语言模型。

切换到小型语言模型所带来的效率提升是令人惊叹的。以Llama 3.1B小型语言模型为例，其运行成本可能比其最高性能的兄弟模型Llama 3.3 405B便宜10到30倍（具体取决于架构细节和典型查询参数）。这意味着，企业在享受AI带来的便利与效率的同时，能够大幅削减在计算资源上的投入，将更多资金用于创新研发和市场拓展。

小型语言模型能够提供近乎实时的响应，且无需像前沿的大型模型那样进行大规模并行化处理，这使得它们无论是在对响应速度要求极高的云计算环境，还是在资源受限的边缘部署场景中都更加适用。这种部署的灵活性，使得AI能力能够下沉到更多元的应用场景，比如智能制造的生产线、智慧城市的传感器节点，甚至是个人移动设备。

此外，微调的敏捷性也是小型语言模型的一大优势：为小型语言模型添加一项新技能或修复一个行为，可能只需短短几小时的GPU时间，而对于动辄数十亿甚至千亿参数的大型语言模型，这可能需要数天甚至数周的繁琐微调工作。这种快速迭代的能力，让企业能够更加迅速地响应市场变化和业务需求，保持持续的竞争力。

在边缘部署方面，例如NVIDIA ChatRTX这样的创新应用，小型语言模型甚至可以在消费级GPU上本地运行，从而实现更高水平的隐私保护和超低延迟推理。这意味着敏感数据无需上传到云端处理，极大保障了数据安全，这对于数据合规性要求日益严格的当下至关重要。

小型语言模型的经济效益不仅仅体现在成本降低上，它更深远的意义在于可扩展性、可持续发展以及AI技术的普惠化。更小巧、更易于部署和维护的模型，使得更多的组织和企业，尤其是广大中小企业，能够参与到智能体AI的开发和应用中来。这打破了过去AI技术往往只被少数拥有雄厚资本和技术实力的巨头所垄断的局面，极大地扩散了创新，推动了AI在各行各业的深度融合与应用。这与我国倡导的科技创新成果共享、共同富裕的理念高度契合，有助于构建一个更加公平、普惠的智能社会。

小型语言模型另一个关键且决定性的优势在于其灵活性和对齐能力。它们更容易针对严格的格式和行为要求进行精细调优，这对于智能体工作流至关重要——因为在智能体操作中，每一次工具调用和代码交互都必须精确匹配预设的模式。

一个大型语言模型有时可能会“跑偏”，生成格式不正确的输出；而一个经过训练、只识别并输出单一格式的小型语言模型则不会，因为它根本不“知道”有其他输出格式的存在。这种可靠性直接意味着生产系统中故障点的减少。

此外，智能体系统本身就是异构的。一个智能体完全可以结合多个专业化的小型语言模型，并偶尔进行大型语言模型调用。这种模块化的方法，即“用对的模型做对的子任务”，与智能体分解复杂问题的方式更加吻合。这就像一个高效的流水线，每个环节都有最合适的专业工具来完成。

大型语言模型在异构AI架构中的新角色

当然，这绝不意味着大型语言模型将退出历史舞台。恰恰相反，在那些需要开放式、类人对话，跨领域抽象和迁移，或者子任务难以轻易分解的复杂多步骤问题解决场景中，大型语言模型的通用推理能力依然是无可匹敌的。它们如同“智慧的大脑”，负责顶层设计和疑难杂症的诊断。

在实践中，这意味着未来将是一个异构的AI架构：小型语言模型负责处理大量的日常操作性子任务，而大型语言模型则会根据其能力范围被选择性地调用。

我们可以把小型语言模型想象成一个数字化工厂里的“一线工人”——他们高效、专业且可靠。而大型语言模型则更像是“高级顾问”，只在需要广泛专业知识或需要与外部进行顺畅、友好的交互时才被请出来。这种分工协作，既能保证效率，又能兼顾复杂性和灵活性。

为何企业尚未更广泛地使用小型语言模型？

既然小型语言模型拥有如此明显且吸引人的优势，为何在实际应用中，大多数智能体仍然高度依赖大型语言模型呢？新媒网跨境了解到，这其中的障碍可能更多是基于人们的认知惯性或组织内部文化而非纯粹的技术限制。

首先，向基于小型语言模型的异构架构转变，需要一种有意识且深入的思维模式转变。长久以来，大型语言模型因其“大而全”的特性，以及在各类通用榜单上的优异表现，赢得了广泛的关注和认可，甚至形成了某种“路径依赖”。人们普遍倾向于认为，规模越大意味着能力越强。然而，小型语言模型的研究目前往往还在使用通用型基准测试来衡量其能力，即使智能体工作负载需要更细致、更专业的评估指标。这种“大模型崇拜”的心理，以及评估体系的不完善，一定程度上阻碍了小型语言模型的普及。

其次，大型语言模型也更容易占据媒体头条，成为科技新闻的焦点，这无疑增加了它们的“光环效应”。这种信息不对称，使得许多企业对小型语言模型的能力和潜力认识不足。要改变这种现状，需要更多成功的案例示范和深入的科普宣传。

然而，趋势正在悄然变化。新媒网跨境预测，随着小型语言模型赋能的系统所带来的成本节约和可靠性变得不容置疑，这种市场和认知的趋势必将发生转变。这种转型很可能类似于过去计算领域发生的重大变革，例如从传统的单体服务器向灵活高效的云微服务的转变，或是从大型机时代向PC互联网时代的跨越。每一次技术的飞跃，都伴随着认知的更新与实践的深化，最终导向效率更高、更具活力的技术生态。

如何将小型语言模型整合到智能体架构中？

对于那些准备将小型语言模型引入智能体架构的组织而言，这个过程实际上是相当直接的。

首先，它始于收集智能体的使用数据，以了解哪些任务最常出现。随后，对这些数据进行整理和筛选，去除敏感信息，并准备用于训练的数据集。任务可以根据其性质进行分类，例如解析、摘要或编码，然后与合适的小型语言模型进行匹配。

接下来，这些模型将利用LoRA或QLoRA等高效技术进行精细调优，使其成为高度专业化的任务专家。这种“定制化”的开发模式，就像为特定的生产环节量身定制专属工具，极大地提升了效能。随着时间的推移，这个过程会不断重复，通过将越来越多的子任务委托给更便宜、更快速的小型语言模型，持续提升智能体的性能。

通过这种方式，一个曾经完全依赖大型语言模型的智能体，可以逐步转变为一个模块化、由小型语言模型驱动的系统。这对于广大实践者来说，无疑是一个令人振奋的消息，因为实现这种转变所需的工具已经触手可及。

新媒网跨境认为，NVIDIA NeMo就提供了一整套端到端的软件，用于数据整理、模型定制和评估、智能体响应的保护与校准，以及智能体AI系统的监控和优化。不久的将来，任何组织中的非专业人士都将能够轻松地设置和部署这些异构系统，从而有效地改进工作流程。这不仅降低了AI应用的门槛，也让更多的中小企业能够享受到智能化带来的红利。对于那些希望控制成本、提高效率并负责任地进行规模扩展的企业来说，现在就可以开始尝试异构系统了。这与我国提倡的“高质量发展”理念不谋而合。

总结：异构系统的优势

智能体AI系统的需求和其所蕴含的潜力，正以超乎想象的速度在社会各领域演变与释放。

今天的小型语言模型，已然能够为几乎所有常规和专业的工作负载，提供力量、准确性和效率的完美结合——它们能够无缝地融入这些系统所需的模块化、工具驱动的设计架构中。这就像智能生产线上每一个精准协作的机器人手臂，各司其职，高效协同。

新媒网跨境认为，随着AI需求的持续增长和应用场景的日益丰富，如果企业仍然固守完全依赖大型语言模型来处理所有工作流程的模式，不仅将变得代价高昂，效率低下，长此以往甚至难以持续发展。大型模型虽然强大，却并非“万金油”。

相反，大型模型被更恰当地定位为“专家资源”，只在应对最复杂、最需要全局洞察和开放性推理的挑战时才被选择性地调用。它们是战略层面的智囊，而非日常运营的执行者。

那些能够前瞻性地拥抱模型异构系统、实现大模型与小模型协同发展的企业，将获得难以估量的竞争优势：不仅能显著降低运营成本、实现更快的决策与执行，还能推动AI应用在更广阔的业务场景中实现更广泛、更灵活的部署。

一个更加开放、模块化、普惠的企业自动化时代，正随着小型语言模型的深度融合而拉开帷幕。这对于推动我国数字经济的深度发展，实现各行各业的智能化升级，以及最终达成“高质量发展”和“中国智造”的宏伟目标，无疑具有里程碑式的重大意义。

了解更多：

想要了解更多？您可以深入阅读相关报告，了解更多关于NVIDIA NeMo Customizer、NVIDIA Data Flywheel Blueprint和NVIDIA NeMo Curator的信息。若想持续关注NVIDIA Nemotron的最新动态，可以订阅NVIDIA新闻，并在LinkedIn、X、Discord和YouTube上关注NVIDIA AI。

此外，您也可以访问Nemotron官方页面，获取开始使用这款最开放、计算效率最高的推理模型所需的所有基本资料。在Hugging Face上探索新的开源Nemotron模型和数据集，并在build.nvidia.com上了解NIM微服务和蓝图。

别忘了关注即将到来的Nemotron直播，并通过Nemotron开发者论坛和Discord上的Nemotron频道与NVIDIA开发者社区建立联系。您还可以浏览视频教程和直播，以充分利用NVIDIA Nemotron的强大功能。

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