​​AI大模型和小模型的核心区别在于参数规模、计算需求及应用场景：大模型以百亿级参数实现强泛化能力，适合复杂任务但资源消耗高；小模型则以轻量化设计实现快速响应和本地化部署，更适用于资源受限环境。​​

大模型参数量通常达百亿甚至千亿级别，依赖海量数据与高性能计算集群训练，能处理自然语言生成、多模态内容理解等复杂任务，但训练成本高、推理延迟大，且存在“幻觉”问题。小模型参数量仅为百万至千万，通过剪枝、量化等技术压缩体积，可在手机、嵌入式设备等终端运行，响应速度更快，适合实时性需求高的场景，并通过专注细分领域数据降低错误率。

应用场景方面，大模型在智能客服、多任务协同等开放域问题表现优异，而小模型凭借本地化部署和低资源消耗，在边缘计算、工业质检、高实时**互等场景更具优势。企业需根据具体需求权衡选择：简单文本处理或成本敏感业务优先小模型，复杂分析与多模态任务依赖大模型。未来趋势更倾向“大模型+小模型”协同，例如用大模型生成预训练框架，通过小模型轻量化适配场景，并结合领域数据微调提升精准度。最终，模型选择的核心是平衡计算资源、任务需求与用户体验。