8.2评分观点
小模型不是退而求其次，而是很多 AI 产品的最佳默认值
Latent Space
在客服、表单处理、分类和内部助手场景中，小模型往往以更低成本、更快速度和更强可控性胜出。
大模型负责打开想象空间，小模型负责让产品跑得起来。很多企业场景并不需要最强推理，而需要稳定、便宜、可私有化和低延迟。
例如工单分类、敏感词识别、表单抽取、客服意图判断和简单内容改写，小模型配合规则和少量微调就能完成得很好。真正复杂的问题可以再路由给更强模型。
这种“大小模型协作”的架构会成为很多 AI 应用控制成本的基础。
推荐理由
AI 应用的商业化离不开成本结构。会用小模型，往往比只会调用最贵模型更重要。
站长总结
产品经理在选模型时应该问两个问题：这个任务真的需要最强模型吗？失败成本能不能被流程兜住？