小型语言模型（SLM）虽知识量有限，但适合本地运行，可处理三类任务：保密数据文档结构化、批量分类（如邮件路由）及低延迟即时响应。关键在于将知识外置（如用模式约束输出），避免依赖模型记忆，并注意上下文窗口和推理限制。