大模型 vs 轻量模型：架构与使用场景对比
在构建 AI 应用时，我们常听到“大模型”和“轻量模型”这两个术语。它们虽都属于预训练语言模型家族，但在设计目标、性能特性和使用场景上存在本质差异。
模型结构对比
| 维度 | 大模型（LLM，如 GPT-4） | 轻量模型（BERT、BGE、CoT） |
|---|---|---|
| 目标任务 | 生成任务（写作、问答、翻译、多轮对话） | 判别任务（匹配、排序、分类、评分） |
| 架构类型 | Decoder-only Transformer | Encoder-only（BERT）或 Encoder-Decoder（T5） |
| 输入输出 | 输入 Prompt，输出自然语言段落或长文本 | 输入一对文本，输出匹配得分或分类标签 |
| 参数规模 | 超大（10B~1000B） | 小巧（100M~1B） |
| 推理速度 | 慢，需高性能计算资源 | 快，适合边缘部署和多实例并发 |
| 使用成本 | 高昂，需要显卡/云资源支持 | 低，可本地部署，适合落地应用 |
| 常见用途 | 内容生成、对话机器人、复杂推理、编程辅助 | 文档重排序、相似度判断、rerank、分类器等 |
使用场景差异举例
以下是两类模型在典型任务中的使用示意：
大模型（LLM）适合用于生成场景：
输入：请帮我写一封申请远程办公的邮件 输出：尊敬的领导，您好……（完整邮件正文）适用于：
问答系统主输出
文案创作
总结、改写、解释
多轮对话与情绪理解轻量模型（如 BERT/BGE）适合用于判断场景：
输入1：问题：公司可以远程办公吗？输入2：文档：公司明确规定每周三可远程办公。 输出：匹配得分 0.92适用于：
检索排序 rerank
文档对齐与匹配
含金量评分器
文档过滤与摘要前处理结语
大模型擅长“想”，轻量模型擅长“判”。在构建 AI 系统时，最有效的方式往往是协同使用：由轻量模型负责筛选、打分、排序，由大模型负责最终的自然语言生成和用户交互。
多模型协作是当前高效智能系统Agent的主流架构之一