Wszyscy obserwują, jak LLM-y dominują w centrum uwagi. Ale przyjrzyj się bliżej, a zobaczysz, że coś innego się dzieje. Małe modele językowe (SLM) są lżejsze, szybsze i bardziej dostępne. Dla agentnej AI i zdecentralizowanych systemów mogą być lepszym rozwiązaniem. Oto dlaczego 🧵

2/ LLM-y są po prostu "duże". Tryliony parametrów, potężni generaliści i drogie w eksploatacji. Działają świetnie w przypadku szerokich, otwartych zadań. Ale są scentralizowane, nieprzejrzyste i trudne do dostosowania. SLM-y są kompaktowe, przejrzyste i elastyczne. Możesz je dostosować i uruchomić na swoich warunkach.

3/ SLM-y błyszczą w rzeczywistych zastosowaniach: Są wydajne, szybko reagują i nie potrzebują ciężkiej infrastruktury. Idealne do urządzeń brzegowych i przypadków użycia wrażliwych na prywatność. Dzięki narzędziom takim jak destylacja, przycinanie i rozumowanie w czasie testu, osiągają poważną wydajność przy ułamku kosztów.

4/ Nowe badania to udowadniają. Instytut Alana Turinga uruchomił model o 3 miliardach parametrów na laptopie. Dzięki inteligentnemu dostrojeniu, niemal dorównał modelom granicznym w zadaniach związanych z rozumowaniem zdrowotnym. Ta fala rośnie: Phi, Nemotron-H, Qwen3, Mu, SmolLLM, wszystkie wprowadzają SLM-y do mainstreamu.

5/ Więcej szczegółów na temat tych badań:

6/ Wierzymy w budowanie AI, które jest otwarte, lokalne i zdecentralizowane. SLM-y to umożliwiają. To nie tylko lekkie alternatywy, to fundamenty dla skalowalnych, modułowych systemów agentowych. Małe to nie kompromis. Małe to potężny wybór projektowy.

7/ Przeczytaj nasz pełny blog na ten temat 👇