​​小模型的主要特征是参数量少、计算资源需求低、推理速度快、轻量化设计且专注特定任务​​，在资源受限场景中具备显著优势。

小模型的核心特点是参数规模通常仅有几百万到几亿级，远低于大型模型的数千亿参数量。这种精简设计使其占用极少的存储空间，例如MobileNet系列通过深度可分离卷积技术将参数量压缩至传统模型的10%以下，同时保持基础性能表现。

计算资源需求方面，小模型对硬件性能要求显著降低，普通CPU或移动端即可流畅运行，而无需依赖高端GPU集群。以语音识别应用为例，小模型在手机端本地处理的能耗仅为云端大模型的46%，且推理延迟缩短至毫秒级。

轻量化结构带来的快速推理能力是小模型的另一优势，训练周期通常以小时计，远快于耗时数周的大模型训练。通过知识蒸馏等技术集成大模型能力后，小模型可在资源受限场景达到实用级性能表现，如在物联网设备中实现高效图像分类。

针对特定领域优化是小模型的关键设计导向。采用低秩分解、量化等压缩技术的小模型能精准匹配垂直场景需求，例如医学影像诊断模型可仅保留相关特征层以提升诊断特异性，实现比通用大模型更高的场景适配效率。

小模型通过参数控制、结构优化和技术集成形成独特技术路径，完美平衡性能与资源消耗，正成为边缘计算和轻量化AI应用的首选方案。用户可根据具体业务场景的硬件条件与性能需求灵活选择模型类型，实现效率与能力的**结合。