今天的心得參考了這份論文：Small Language Models are the Future of Agentic AI (NVIDIA Research, 2025)

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📖 故事的開頭

在 AI 世界裡，我們好像一直在比「誰比較大」。
過去的日子裡，GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5 Pro，一個比一個參數多，推理更強，聲量更大。

但 NVIDIA 與喬治亞理工的研究團隊，丟出了一個顛覆直覺的觀點：
未來的 Agentic AI，不是靠「更大」的 LLM，而是靠「更小、更靈活」的 SLM（Small Language Models）。

這篇論文不會讓我震撼，其實我一直等待它的出現，它直接戳中了一個常被忽略的問題：
👉 我們對於AI的需求，並非總是需要「全知全能」的大腦，而是經常需要「專精小巧」的工匠。

⚡ LLM 與 SLM 的核心衝突

研究指出：7B 模型推理成本比 70B 模型低 10–30 倍，速度還快十幾倍。

👉 Hugging Face 推出的 SmolLM 家族，已能直接在手機與邊緣裝置執行，顯示小模型已經是「落地」方案，而不只是學術實驗。

🧩 技術解析：SLM 真的夠強嗎？

論文給了三個具體例子：

1. Microsoft Phi-2 (2.7B)

   • 性能媲美 30B 模型，卻快 15 倍。

2. NVIDIA Hymba-1.5B

   • 指令跟隨能力比 13B 還好。

3. DeepSeek-R1-Distill (1.5–8B)

   • 在推理能力上擊敗 GPT-4o、Claude 3.5。

👉 台灣社群也有開發者討論 DeepSeek 模型的回答穩定性，凸顯「一致性」的重要性，尤其是在金融與法規這些不能容許答案亂跳的場景。

🔧 案例研究：哪些任務交給 SLM？

論文附錄研究了幾個 Agent 系統：

• MetaGPT（模擬軟體公司）：60% 任務可用 SLM 處理。
• Open Operator（自動化流程）：40% 可用 SLM 處理。
• Cradle（電腦 GUI 操控）：70% 可用 SLM 處理。

也就是說，大部分 Agent 的任務（呼叫 API、格式輸出、GUI 點選），其實 不需要 LLM 的滿配能力。

👉 台灣開發者也整理了 local 中文 LLM 選擇指南，提醒我們「不同場景，不一定要用最大模型」，有時候小模型反而更快落地。

🏗️ 我的心得補強：工匠團隊 vs 巨靈

讀完後，眼中的生成式AI分成了兩類：

• LLM 就像巨靈 —— 全知全能，但龐大、笨重，養得起的人不多。
• SLM 就像工匠團隊 —— 每個人專精一技之長，協作起來靈活、省力。

在效率競賽時代，我相信多數組織更傾向「工匠團隊」模式。
因為真正的問題不是「誰的模型更大」，而是「誰能用最小成本，最快落地」。

👉 甚至有人特別整理了 LLM/SLM/VLM 名詞差異，顯示社群已經開始區隔不同模型的定位。

📊 台灣情境補充：不同行業對 LLM/SLM 的需求

👉 在 臺灣資安大會 上，趨勢科技也強調 低參數模型在部分場景效能不輸大模型，搭配模型壓縮技術，更能滿足企業需求。這與論文結論高度一致。

🛡️ 資安公司的實戰案例

除了趨勢科技，國際資安公司 Sophos 也有實務案例：
他們用 小模型做惡意檔案偵測與 URL 分類，在不需要生成式 AI 的任務上，小模型表現反而更穩定、更高效。

這再次證明：SLM 不只是「理論上的省錢方案」，而是 可以落地的工程選擇。

💡 我的三個 Takeaway

1. SLM 不只是「小」，而是「夠用就好」 —— 很多任務不需要 LLM，全能反而是浪費。
2. 效率 > 規模 —— 企業要的是「快、省、可控」，而不是炫技的巨型模型。
3. 台灣企業的機會點 —— 企業特別適合從 SLM 切入，因為他們更在意「成本 + 輸出穩定」而不是「最強大腦」。

🎁 總結

這篇論文讓我們可以重新思考：
AI Agent 的未來不是「更大」，而是「更小、更專、更協作」。

就像樂高一樣，未來我們不需要一顆無所不能的超級積木，而是需要許多小巧、精緻的積木，拼湊成真正靈活的 AI 系統。

👉 對台灣產業來說，這是一個很好抓住「低成本 + 快落地」紅利的時機。

你準備好開始用 SLM 來打造自己的 AI 工匠團隊了嗎？