Alle schauen zu, wie LLMs im Rampenlicht dominieren. Aber wenn man etwas näher zoomt, braut sich etwas anderes zusammen. Kleine Sprachmodelle (SLMs) sind leichter, schneller und zugänglicher. Für agentische KI und dezentrale Systeme könnten sie besser geeignet sein. Hier ist der Grund 🧵

2/ LLMs sind einfach "groß". Billionen von Parametern, leistungsstarke Generalisten und teuer im Betrieb. Sie funktionieren hervorragend bei breiten, offenen Aufgaben. Aber sie sind zentralisiert, undurchsichtig und schwer anzupassen. SLMs sind kompakt, transparent und flexibel. Sie können sie anpassen und nach Ihren Bedingungen betreiben.

3/ SLMs glänzen in realen Anwendungen: Sie sind effizient, reagieren schnell und benötigen keine umfangreiche Infrastruktur. Perfekt für Edge-Geräte und datenschutzempfindliche Anwendungsfälle. Mit Werkzeugen wie Distillation, Pruning und Testzeit-Reasoning bieten sie ernsthafte Leistung zu einem Bruchteil der Kosten.

4/ Neue Forschungen beweisen es. Das Alan Turing Institute hat ein 3B-Parameter-Modell auf einem Laptop ausgeführt. Mit intelligenter Feinabstimmung hat es fast die Grenzmodelle bei Aufgaben des Gesundheitsdenkens erreicht. Diese Welle wächst: Phi, Nemotron-H, Qwen3, Mu, SmolLLM, die alle SLMs in den Mainstream bringen.

5/ Weitere Einzelheiten zu dieser Forschung:

6/ Wir glauben an den Aufbau von KI, die offen, lokal und dezentral ist. SLMs machen das möglich. Sie sind nicht nur leichte Alternativen, sie sind das Fundament für skalierbare, modulare agentische Systeme. Klein ist kein Kompromiss. Klein ist eine kraftvolle Designentscheidung.

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