记者 任晓宁 “卷”了一年大模型后，2024年，科技大厂们把目光瞄向了“小模型”。“小模型”是相对于大模型的概念，其参数不同于大模型的千亿级、万亿级，一般是百亿级或以下的轻量模型。

3月21日，百度发布了3个轻量模型，其中最小的一款使用成本是文心大模型的百分之一。

百度副总裁谢广军向记者展示的PPT（幻灯片）显示，文心大模型4.0版每1000tokens（文本处理过程中的最小单位）输入成本为0.12元，而百度新发布的3个轻量模型中，最小的一款每1000tokens输入成本为0.001元，另外两款每1000tokens输入成本分别为0.003元和0.004元。

谢广军解释说，在通用场景和复杂场景下，轻量模型的效果肯定不如大模型。但经过精调后的轻量模型，在特定场景中甚至可以超过大模型的使用效果。

百度发布轻量模型，源自快速增长的用户需求。

百度公布的数据显示，百度用于生成式AI（人工智能）生产和应用的千帆大模型平台近期客户数明显增加了。从去年3月成立至今，千帆大模型平台共服务8万企业用户，最近一个月就新增了1万多个用户。用户增加后，一些共性问题也浮现出来。

其中问题最多的就是价格。深圳齐心集团股份有限公司是百度大模型的用户之一，齐心集团CTO（首席技术官）于斌平说，他们使用文心大模型的效果非常不错，但确实（感觉）价格贵了一些。而且大模型需要做大量推理计算，时间成本比较高。今年3月他们试用了轻量模型，对轻量模型的效率和成本比较满意。

百度正式发布轻量模型前，在社交、文旅、教育、智能办公等场景做了实验，谢广军说，有的轻量模型最佳实践效果能够达到一个千亿参数大模型的效果。

百度发布的三款轻量模型针对不同场景，分别在缩短推理速度、降低芯片性能、减少时间成本的领域做了调整，目的是降低成本的同时，与大模型做出差异化。

科技大厂中，发力“小模型”的不仅是百度。此前微软也发布了27亿参数规模的模型，根据微软公布的数据，其27亿参数规模的模型平均性能得分已经超过70亿、130亿参数规模的模型。摩根大通推测苹果的AI发展战略时，认为苹果会做专注于手机本地运行的小型模型。

“现在业界已经逐渐形成了一个共识，（就是）不见得是参数规模越大，模型越好。”谢广军说，做轻量模型的前提是有大模型的技术积累，这样做出来的轻量模型效果才会好。他判断2024年会成为AI原生应用的元年，AI模型商业化会有很大空间。