端侧AI

打开你的 iPhone,如果它是 16 或更新的型号,系统里已经常驻着一个约 30 亿参数的语言模型——它在帮你总结通知、改写短信、给照片打标签,全程不联网。你没装它,你也没感觉到它,但它一直在那。 这件事一年前还做不到。 过去这一年,所有头条都给了旗舰大模型:更长的上下文、更强的推理、更贵的订阅。但真正改变"AI 装在哪儿"这个问题的,是另一条没什么人盯着的线——几 B 参数的小模型,和把它们塞进手机、笔电、边缘盒子的工程。这条线今年悄悄拉满了。 我想把这件事讲清楚:小模型现在到底能做好哪些事,为什么端侧值得,量化和蒸馏在中间干了什么,以及——同样重要——它干不了什么。 先说清楚:小模型不是"大模型的劣化版" 很多人对小模型的印象停留在"便宜但是笨"。这个印象在 2024 年大致成立,现在不成立了。 关键的转变是:小模型不再靠"也学一点世界知识"来对标大模型,而是放弃了一部分知识广度,换取在窄任务上的密度。微软的 Phi 系列把这条路走得最直白——靠精心筛选的高质量训练数据,Phi-4 在 MATH 和 GPQA(研究生级科学题)这类基准上能压过体量大得多的模型。它不是"小一号的 GPT",它是另一种东西。 阿里的 Qwen3 把尺寸切得很细:0.6B、1.7B、4B、8B 一路排下来。官方技术报告里有个反直觉的数据——Qwen3 的 4B / 1.7B,在过半数基准上能打过上一代的 Qwen2.5-7B / 3B,尤其在 STEM 和代码题上。新一代的 4B,约等于老一代的 7B。 这就是过去一年小模型走过的距离。 谷歌的 Gemma 也在做同样的事。4 月发布的 Gemma 4,最小的 E2B / E4B 变体用了 Per-Layer Embeddings 这类结构技巧,4-bit 量化后 5GB 内存就能在现代手机上跑起来。 所以判断一个小模型,别再问"它知道的有没有大模型多"——它注定不多。要问的是:在我这个具体任务上,它够不够。 它现在能做好哪些任务 把场景摊开看,小模型今天在这几类任务上已经够用,而且是真的够用,不是"凑合": 文本的搬运和改造。 总结、改写、润色、抽取实体、分类、按格式重排——这类任务不需要模型"懂很多",只需要它"听话且稳"。苹果那个 3B 端侧模型的官方定位就写得很白:它擅长总结、抽取、文本理解、润色、短对话,它明确不是一个用来问世界知识的聊天机器人。这个定位是诚实的,也是对的。 结构化输出和函数调用。 这是过去一年小模型最大的一块进步。Gemma 4 是第一个把"agentic 能力"当成一等设计目标的开源模型族——它不靠语法约束,就能稳定吐出合法的、可解析的 JSON 工具调用。这意味着一个本地小模型可以真的当"调度员"用:理解你的意图,挑对工具,填对参数,剩下的交给确定性代码去做。对很多 Agent 场景,模型本来就不该负责"算出答案",它只负责"派活"。 ...