💡Самая дорогая ошибка в AI сейчас — использовать слишком большие модели.

Исследование Distil Labs показало неожиданную вещь.
Маленькие fine-tuned модели (0.6B–8B) могут решать многие задачи не хуже frontier-LLM.

Но стоят они совершенно по-другому.

Пример стоимости на 1 млн запросов:

• Fine-tuned SLM → $3
• Claude Opus → $6 241

🤔 Разница — более чем в 2000×.

Почему так происходит?

Большие модели — это универсальный интеллект. Но в реальных продуктах задачи обычно узкие и повторяемые.

И там маленькие специализированные модели часто работают быстрее, дешевле и стабильнее.

Поэтому новая архитектура AI-сервисов выглядит так:

⚙ маленькие модели → для массовых задач
💡 большие LLM → для сложного reasoning

Не один огромный AI. А система из десятков специализированных.

Похоже, именно так будет выглядеть следующее поколение AI-продуктов.