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七大顶尖小型语言模型
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
小型语言模型（SLMs）正在改变人工智能领域，具备高效性、推理能力和广泛可及性。相比大型模型，它们更快、更智能，适用于多种任务。文章介绍了Gemma 3和Qwen系列等顶尖SLMs，强调其在推理、多语言支持和应用灵活性方面的优势，同时提供隐私和可靠性的本地智能解决方案。
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关键要点
- 小型语言模型（SLMs）正在快速改变人工智能领域，具备高效性和强大的推理能力。
- SLMs相较于大型模型，计算、内存和能耗需求更低，适合多种任务。
- Gemma 3 270M模型是Gemma 3系列中最小的成员，适合资源有限的设备。
- Qwen3-0.6B模型在性能和资源需求之间取得平衡，支持多语言和复杂推理。
- SmolLM3-3B模型是一个开源小型语言模型，支持双模式推理和工具调用。
- Qwen3-4B-Instruct-2507模型专为非推理模式优化，提升了指令遵循和逻辑推理能力。
- Gemma 3 4b模型支持文本和图像输入，适合多种任务的高质量输出。
- Jan-v1模型专注于代理推理和问题解决，优化了复杂任务的表现。
- Phi-4-mini-instruct模型在数学、逻辑和多语言任务中表现出色，适合研究和商业应用。
- 这些小型模型展示了如何通过缩放和微调实现强大的推理和多语言能力。
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