Všichni sledují, jak LLM dominují záři reflektorů. Ale přibližte se trochu blíž a chystá se něco jiného. Malé jazykové modely (SLM) jsou lehčí, rychlejší a dostupnější. Pro agentickou umělou inteligenci a decentralizované systémy by mohly být vhodnější. Zde je důvod 🧵

2/ LLM jsou prostě "velké". Biliony parametrů, výkonní generalisté a nákladné na provoz. Skvěle fungují pro široké úkoly s otevřeným koncem. Jsou však centralizované, neprůhledné a obtížně přizpůsobitelné. SLM jsou kompaktní, transparentní a flexibilní. Můžete je doladit a spustit podle svých podmínek.

3/ SLM stroje září v reálném prostředí: Jsou efektivní, rychle reagují a nepotřebují náročnou infrastrukturu. Ideální pro okrajová zařízení a případy použití citlivé na soukromí. Díky nástrojům, jako je destilace, prořezávání a uvažování v době testu, poskytují seriózní výkon za zlomek ceny.

4/ Dokazují to nové výzkumy. Institut Alana Turinga spustil model parametrů 3B na notebooku. Díky chytrému ladění se v otázkách zdravotního uvažování téměř vyrovnala hraničním modelům. Tato vlna roste: Phi, Nemotron-H, Qwen3, Mu, SmolLLM, všechny tlačí SLM do hlavního proudu.

5/ Více podrobností o tomto výzkumu:

6/ Věříme v budování umělé inteligence, která je otevřená, lokální a decentralizovaná. SLM to umožňují. Nejsou to jen lehké alternativy, jsou základem pro škálovatelné, modulární agentické systémy. Malý není kompromis. Malý je výkonná designová volba.

7/ Přečtěte si celý náš blog na toto téma 👇