大模型调用小模型通过能力互补提升效率， 在实际应用中，大模型可解析复杂问题并拆解任务，协调多个小模型并行处理；而小模型凭借快速响应和低成本优势完成具体操作，常见于智能家居、知识检索等场景，同时开源工具如Minions通过分层调度进一步降低调用成本并保护隐私。
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基本实现方式
大模型调用小模型通常涉及任务拆解与结果整合两个步骤。例如在智能家居系统中，大模型接收语音指令（如“打开客厅灯”）后，依据指令类型直接调用对应小模型（如灯光控制模型），完成设备操作。另一场景是RAG（检索增强生成）任务中，小模型处理本地知识库检索，大模型负责生成最终回答。 -
技术优势
小模型因体量小、响应快，能快速处理固定任务（如图像分类、设备控制）；而大模型通过强大的上下文理解能力承担复杂逻辑分析和多任务调度。结合使用时，既能降低对高算力资源的依赖，又能弥补单一模型能力短板，适用于对成本与实时性要求高的场景。 -
开源方案与优化实践
开源工具如Minions通过分层架构实现本地小模型与云上大模型的协同工作。其核心逻辑为：外部大模型解析用户请求并生成处理方案，本地小模型执行具体操作后返回结果，再由大模型验证反馈。例如处理隐私文档时，小模型直接操作本地内容，大模型仅负责指导逻辑，从而避免数据泄露。 -
场景化应用
智能家居系统中，大模型解析“调高空调温度”等指令后，调用温控小模型执行；医疗场景下，小模型预处理影像数据，大模型分析诊断；知识问答中，小模型检索本地资料，大模型整合内容生成回答。此类协作广泛用于需要平衡隐私、效率与成本的复杂任务。
大模型与小模型的协作既能发挥大模型的语义理解力与逻辑推理能力，又能利用小模型的高效性与低资源消耗，通过分层调度或工具优化，可显著提升系统整体性能并控制成本，适合对实时性要求高的多任务系统。