在这波针对DeepSeek开源推理模型热烈讨论的表象之外，倘若能排除地缘政治、人为意识型态的干扰，其实早在2024年底就有许多专业组织指出，人工智慧（AI）小语言模型将是今年持续成长的关键，相关技术发展或许比起预期快速，再次突显开源模式的价值，但仍在原先所预测的发展路径上。

相较於像ChatGPT 这种大型基础语言模型，小语言模型在特定场景与任务的表现，很可能更符合企业的实际需求。

包括微软（Microsoft）、亚马逊（Amazon）、辉达（Nvidia）等公司，已迅速将其模型整合至云端及企业开发平台；Meta的AI研究负责人也指出，如同Meta的Llama系列多采开源模式，允许开发者自由存取模型权重与叁数，以便企业和开发者客制化应用，DeepSeek的崛起更证明了开源模型的价值。

相形之下，OpenAI既违背当初成立时的开源承诺，至今仍专注采取封闭模式为主，大部分模型为专有技术，并透过付费方式提供服务。当OpenAI执行长阿特曼（Sam Altman）在社群论坛Reddit线上问答活动，回覆网友提问时也坦言：「虽然这目前还不是我们的首要任务，内部正在讨论是否将考虑公开部分模型权重和研究成果。但我个人认为过去OpenAI站在历史错误一边，需要重新思考开源策略。」

此外，根据台湾的人工智慧科技基金会表示，相较前两年全球追逐更多的叁数、更大的模型，但如今许多企业已经发现，相较於像 ChatGPT 这种大型基础语言模型，小语言模型（SML, Small Language Models）在特定场景与任务的表现，很可能更符合企业的实际需求。《MIT Technology Review》也将 SLM列入2025年10大突破技术当中，无论在技术应用和实际需求都有迹可循。

其中相较於大众所熟知的大语言模型，小语言模型专注於特定任务或场景，可以更专注、快速完成特定限定范围的工作。相较之下，大语言模型虽然具备强大的跨领域知识整合与生成能力，有极隹能力处理多样化、复杂性的问题。但是由於目前生成式AI需要依赖大量数据、昂贵的算力，加上台湾独特的产业结果，经常无法符合中小企业的真实需求。

反之，如果要将生成式AI纳入企业正式营运系统的一环，需要的不只是模型，更重要的是数据和其他现有系统的整合、专业足以维护运作的人才，并且将成本控制在可负担范围内，这是中小企业进入的第一个关卡；其次，是要用生成式AI来解决什麽问题，以及技术如何能恰如其分扮演的角色？最後是大语言模型的幻觉风险，以及在特定场景中的精确度不如小语言模型，构成了导入时严苛的考验。

在生产线上进行设备状态监控时，小语言模型可以快速检测异常并发出警报，帮助企业避免停工损失。同时，企业可以根据自身需求对模型进行定制，并快速调整其功能以适应业务变化。这种灵活性使小语言模型成为短期专案或快速迭代场景的理想选择，特别是在技术更新快、需求变化大的行业中。

且因为小语言模型模型所需算力资源远低於大模型，让企业不必投入庞大的硬体基础设施部署，这对於中小型企业尤为重要。例如，某些边缘计算场景中，小语言模型能在嵌入式设备上运作，或者配合一台 AI PC 即足够，不需要倚赖昂贵的云端或硬体设备。因此隐私安全也形成小语言模型的另一个显着优势，避免数据外传而泄露的风险。

对於台湾而言，小语言模型更提供了软硬体整合的绝隹机会。中华电信独立董事简立峰表示，小模型只要增加一点点逻辑推理，效能就会增加很多，也让边缘AI的应用更多元、范围更广，对於AI代理（AI Agent）与接下来火红的AI机器人发展会有极大贡献。