大模型和小模型的区别是什么?

大模型和小模型的核心区别在于规模和能力范围。大模型参数量庞大，处理复杂任务能力强，适合多场景应用；小模型参数量少，运行速度快，资源消耗低，适合特定场景或设备端部署。

区别

大模型：拥有数十亿甚至上万亿参数，训练数据海量，能处理自然语言理解、图像生成等高难度任务。响应速度较慢，需要强大算力支持，成本高，适合云端服务或大型企业应用。

小模型：参数量一般在百万到千万级别，训练数据较少，专注于特定功能如语音识别或简单问答。运行速度快，能耗低，可嵌入手机、智能音箱等设备，实时性强，但通用性较弱。