【标题】小模型大用途：AI时代的“退路”还是“新选择”？ 【核心内容】

• 面壁智能发布了旗舰端侧AI大模型MiniCPM-2B，参数规模为20亿，性能超越了开源的Mistral-7B。
• 微软开发了13亿参数的Phi和27亿参数的Phi-2模型，研究方向更偏向于小规模、低算力需求的模型。
• 微软已组建新团队开发对话式AI，研究方向更偏向于小规模、低算力需求的模型。
• 小模型的优势是训练和推理成本低、适合中低端GPU，更容易落地和赚钱。
• 金融、工业、汽车等领域对小模型的需求大，轻量化模型更容易落地。
• 阿里云推出18亿参数的通义千问-1.8B和Qwen-1.8B-Chat模型，用于端侧应用。
• 微软、联想、三星、VIVO等公司也在推出轻量化模型的产品。
• 轻量化模型和AI硬件的市场正在加速发展，可能成为2024年的AI硬件元年。 【评论内容】 小红书用户：这些大厂都在争相研发小模型，是不是意味着大模型的时代要过去了？小模型有很多优势，比如成本低、适合中低端设备，而且在金融、工业、汽车等领域需求大。看来小模型真的是AI时代的新选择啊！ 微信公众号读者：大模型还是有它的用途的，不过小模型确实在一些场景下更具优势。大厂们都在研发小模型，看来它们也意识到了小模型的潜力。不过，小模型虽然好，但也不能完全取代大模型，毕竟大模型在某些方面的性能还是更强一些。

" 【标题】面壁智能发布20亿参数MiniCPM-2B，定义“小模型”新标准？

【核心内容】

1. 面壁智能发布20亿参数MiniCPM-2B，定义“小模型”新标准
2. MiniCPM-2B在多项主流评测榜单、中英文平均成绩均超越了开源的Mistral-7B
3. 在工业、金融、汽车三个急需AI落地的领域，超大AI模型存在一定程度的背离
4. “小模型”的优势在于省电、省钱、省时间，更易落地，更容易赚钱
5. 微软、阿里云、联想等巨头均布局轻量化模型和端侧AI

【评论内容】 小红书用户：听说面壁智能发布的MiniCPM-2B被称为“小模型”，这会不会是未来AI的发展趋势呢？感觉“小模型”的优势还挺明显的，不仅成本低，而且更容易落地。

微信公众号读者：微软、阿里云等巨头都在布局轻量化模型和端侧AI，看来“小模型”确实有它独特的优势。不过，我还是觉得大模型更厉害，毕竟参数规模越大，模型能力越强。不过，对于工业、金融、汽车等特定场景来说，小模型可能更适合。"