​​大模型和小模型的接口是实现AI系统高效协同的关键技术，通过数据交互、模型交互和应用交互三种方式，既能发挥大模型的通用能力，又能利用小模型的垂直领域优势。​​ 这种接口设计显著降低了计算成本，提升了实时性，并在医疗、金融等领域展现出巨大潜力。

1. ​​数据交互：知识互补的桥梁​​
   大模型通过生成合成数据（如特定领域的标注语料）辅助小模型训练，解决垂直领域数据不足的问题；小模型产出的专业数据（如医疗影像分析结果）又可反向优化大模型的领域适应性。例如，金融风控场景中，大模型提供通用风险规则，小模型补充行业黑名单数据，形成动态闭环。

2. ​​模型交互：能力迁移的核心​​
   采用蒸馏学习技术，大模型作为“教师”指导小模型训练，将复杂语义理解能力压缩至轻量化模型中。例如，客服系统先用大模型理解用户意图，再通过接口调用话术优化小模型，实现响应速度与准确性的平衡。部分场景还支持反向蒸馏，用小模型的样本筛选能力加速大模型迭代。

3. ​​应用交互：灵活部署的实践​​
   插件化接口允许小模型以“工具”形式被大模型动态调用。例如，ChatGPT通过插件接口连接医学影像小模型，在问诊时实时分析患者CT报告；工业质检中，大模型统筹全局质检流程，按需激活零部件缺陷检测小模型，实现资源按需分配。

未来，随着边缘计算和隐私计算技术的发展，大小模型接口将更注重低延迟与数据安全，推动AI在终端设备的规模化落地。企业需根据场景需求，合理选择交互模式以平衡性能与成本。