前言：

当前，大语言模型凭借强大通用能力曾占据主导地位。然而，其高成本、高能耗以及对算力的高度依赖，极大地限制了在特定场景中的落地应用。

近期，英伟达推出的小语言模型，正推动AI 行业从“大模型为王”向“小模型精准赋能”转变。

作者| 方文三

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英伟达小语言模型的技术突破

英伟达此次发布的Nemotron-Nano-9B-v2有着独特的技术架构。它是基于Nemotron-H系列的小模型，创新性地将Transformer架构与Mamba的选择性状态空间模型（SSM）相融合。

其中，SSM引入的选择性状态空间模型，能够以线性复杂度处理长信息序列。这一特性使得该模型在内存和计算开销方面优势明显，相比传统架构，能以更少的资源处理大量信息。

在性能表现上，该模型处理速度比同等规模的Transformer模型快6倍。在多项基准测试中，其准确率与Qwen-3-8B、Gemma-3-12B等知名开源大模型持平甚至更优。

而且，Nemotron-Nano-9B-v2内置了“推理”功能，这是一个非常实用的创新。它允许用户在模型输出最终答案前进行自我检查，开发者只需通过简单的控制符（如/think或/no_think）就能灵活开启或关闭这一功能，从而实现对生成内容的精准控制。

另外，模型还支持运行时“思考预算”管理，开发者能够通过限制内部推理的令牌数量，在准确性与延迟之间找到最佳平衡点。

这种“既快又准”“可定制可调控”的特性，让Nemotron-Nano-9B-v2不仅能部署在高端GPU（如A10G）上，更能适配智能终端、工业设备等低功耗环境。它真正突破了小模型“只能做简单任务”的局限，为其在复杂生产场景中的应用奠定了坚实基础。

小模型愈发被重视的原因

早期小模型受限于架构设计，如传统的RNN或轻量级Transformer，在处理复杂任务时往往表现不佳。

但随着技术的不断发展，近年来出现了诸多创新架构。类似Nemotron-Nano-9B-v2中采用的SSM、Linear Input-Varying（LIV）系统等，通过优化信息处理路径，实现线性复杂度计算、动态权重生成等，显著提升了小模型对长文本、多模态数据的处理能力。

例如，MIT子公司Liquid A发布的LFM2-VL视觉语言模型，基于LIV系统能根据每次输入即时生成模型权重，减少冗余计算。在GPU推理速度上，它比同类模型快一倍以上，同时还能保持高精度。

大模型虽然具有广泛的通用性，但在实际生产中，企业面临着更为多样化和个性化的需求。企业更需要针对具体场景，如库存分析、客户服务、市场预测等，具备“精准能力”的模型。

小模型通过针对性训练，比如在医疗数据上微调诊断模型、在金融文本中优化风险预测等，能够以更低的资源消耗提供更高的任务相关性。

阿里Qwen3系列开源小模型为例，它在不同尺寸版本上均表现出色，充分证明了小模型在保持低资源占用的同时，也能实现令人印象深刻的性能。这种“小而专”的特性，使得小模型成为企业降本增效的理想选择，满足了企业在不同场景下的精准需求。

且大模型的训练和推理需要昂贵的算力支持，这对中小企业而言，是难以承受的沉重负担。而如英伟达的小模型仅需A10G GPU即可运行，对硬件要求极低。

同时，遵循NVIDIA开放模型许可协议，以开源免费模式提供，可完全商用且无需支付版税。

小模型从“补充角色”到“主力担当”

当前，企业对AI 的需求已经发生了显著变化，从最初的“尝鲜探索”阶段转向了“规模化落地”阶段。

大模型虽然能提供通用能力，但在实际业务中，往往由于其“过重”的特点，如响应延迟高、成本过高，而难以直接应用。

相比之下，小模型低延迟、低能耗、高针对性的特点，将成为企业处理日常任务，如客服对话、文档分析、设备监控等的首选方案。

在工业场景中，部署在本地设备的小模型可实时分析传感器数据，快速预警故障，保障生产的正常运行。

在消费电子领域，嵌入智能手表的小模型能实现语音助手、健康监测等功能，且不依赖云端连接，为用户提供便捷的服务。

可以预见，未来企业的AI 架构将呈现“大模型做底座、小模型做尖兵”的分层模式，小模型直接参与生产流程的比例将持续提升，成为企业 AI 部署不可或缺的主力。

小模型开启“精算时代”

“精算时代”的核心在于通过精细化设计，如对模型架构、推理策略、资源分配等方面进行优化，实现AI能力的最优化配置。

Nemotron-Nano-9B-v2的“推理功能开关”和“思考预算管理”就是这一理念的典型体现。

开发者不再盲目追求“越大越好”，而是根据具体任务需求，动态调整模型的计算深度与输出精度，在保证结果可靠性的同时最小化资源消耗。

这种“按需精算”的模式，不仅适用于企业级应用，如供应链优化中平衡预测准确性与计算成本，也将推动AI在资源受限场景，如物联网设备、偏远地区终端的普及。

AI系统的评价指标将不再单一依赖参数规模，而是转向“单位算力下的任务完成效率”“每美元投入的产出价值”等更精细的维度，实现AI能力的精准评估和优化。

结尾：

与此同时，小模型的密集发布，覆盖了视觉、语言、多模态交互等多个领域，进一步丰富了小模型的应用场景。这将形成“技术突破-场景落地-反馈优化”的正向循环，推动小模型生态不断繁荣。

未来，小模型生态将如同移动应用商店一样丰富多样，开发者只需“按需取用”，即可快速构建个性化AI解决方案，加速AI技术的创新和应用。

内容来源于：山自：AI的「精算时代」正式开启，英伟达打响第一枪；直面AI：英伟达最新研究：小模型才是智能体的未来；电子发烧友：英伟达打响“小模型”第一枪；算泥社区：全华人团队，比Qwen3快47倍！英伟达Jet-Nemotron小模型横空出世