小模型（Small Models / SLMs） 的十年（2015–2025），是从“特定任务的轻量化组件”向“具备大模型灵魂的边缘智能代理”进化的十年。

在 2015 年，小模型是为了在手机上认出一张脸；而到了 2025 年，小模型（如 DeepSeek-R1-Distill、Llama-3.2-1B）已经能在本地离线环境下进行逻辑推理、辅助编程并驱动机器人。

一、 核心演进的三大阶段

1. 判别式与 TinyML 萌芽期 (2015–2018) —— “在针尖上起舞”

• 核心特征： 追求极致的参数压缩，主要用于视觉识别。

• 技术里程碑：

• MobileNet (2017)： 引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），大幅降低了计算量。

• SqueezeNet： 提出了在保持精度的前提下，将模型压缩到 5MB 以内。

• 应用场景： 人脸解锁、语音唤醒词（Wake Word）识别、手机相册分类。

• 痛点： 此时的小模型“智力”极低，只能做简单的分类或回归，不具备生成和理解能力。

2. 知识蒸馏与轻量化 Transformer 期 (2019–2022) —— “浓缩的精华”

• 核心特征： 通过“大带小”的方式，将大模型的知识转移到小模型中。

• 技术跨越：

• 知识蒸馏 (Distillation)： 出现了 DistilBERT 和 TinyBERT，它们仅保留原始 BERT 40%-60% 的参数，却能维持 95% 以上的性能。

• 量化与剪枝 (Quantization & Pruning)： 8-bit 甚至 4-bit 量化成为主流，使得小模型能跑在普通移动芯片上。

• 里程碑： 谷歌推出移动端推理框架 TensorFlow Lite，让 AI 离开云端走进千家万户。

3. 2025 具身智能与“推理级”小模型时代 —— “端侧大脑的觉醒”

• 2025 现状：
• 逻辑推理下放： 2025 年最显著的变化是小模型开始具备 CoT（思维链） 推理能力。通过对 DeepSeek 等超大模型的思维轨迹进行大规模蒸馏，1B-3B 参数的小模型在数学和编程逻辑上已超越三年前的巨型模型。
• 端云协同与 eBPF： 为了在手机或可穿戴设备上保证 24/7 的响应，系统工程师利用 eBPF 在内核态直接调度 NPU 指令流。
• 隐私与低成本： 2025 年的企业不再盲目追求万亿参数，而是部署私有化的 7B-14B 模型来处理 90% 的政务和金融办公场景。

二、 小模型核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：eBPF 驱动的“绿色边缘 AI”

在 2025 年，小模型的爆发不仅是算法的胜利，更是系统工程的胜利：

1. eBPF 驱动的端侧调度 (Edge AI Scheduler)：
   由于 2025 年的移动端需要同时运行语音、视觉和动作规划等多个小模型。SE 利用 eBPF 技术：

• 零拷贝感知： eBPF 直接在内核态拦截传感器数据包，将其送入小模型 NPU，跳过了繁琐的应用层转换，使响应时延降低了 40%。
• 智能节电： 只有当 eBPF 审计发现环境中有特定触发词或异常动态时，才唤醒高功耗的计算核心。

2. 蒸馏出的“慢思考”：
   2025 年发布的 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B/8B/1.5B 系列证明了，小模型可以通过模仿大模型的思考过程（思维链）获得非线性的智力增长。1.5B 的模型现在就能流利地写出复杂的 Python 脚本。
3. HBM3e 与本地混合算力：
   2025 年的 AI PC 和 AI 手机通过 HBM3e 内存提供超高带宽，让 7B 级别的小模型实现每秒 的流式输出，用户体验已经快到感知不到延迟。

四、 总结：从“附件”到“主角”

过去十年的演进，是将小模型从**“大模型的简陋版”重塑为“赋能每个人、每个终端、每台机器人的离线智能核心”**。

• 2015 年： 你在纠结如何让手机在不发烫的情况下识别一张二维码。
• 2025 年： 你在利用 eBPF 审计和蒸馏模型，让你的智能眼镜在离线状态下实时翻译外语，并帮你识别眼前陌生人的身份（基于本地授权）。