人工智能小模型 · 精准决策的轻量引擎
极致高效
5~20倍人工智能小模型推理速度远超千亿参数大模型。无需昂贵的GPU集群，可在普通CPU、边缘设备上实时运行。波罗密科技通过结构化剪枝与知识蒸馏，将模型响应时间压缩至毫秒级，完美适配高频交易、实时风控等场景。
更高精准
领域精度+15%通用大模型在垂直领域往往“广度有余、深度不足”。波罗密AI决策模型采用领域特定数据训练的小模型，去除了无关参数干扰，在信贷审批、缺陷检测等任务上，准确率平均高出15%，且误报率降低42%。
极低成本
总体成本降低80%从训练到部署，小模型显著降低算力消耗与运维开销。无需调用昂贵API，完全私有化、轻量化。波罗密提供的辅助决策解决方案，让中小企业也能以“一杯咖啡的成本”获得定制AI能力，ROI提升300%。
小模型 vs. 大模型：场景决定价值
波罗密科技坚信，并非所有问题都需要千亿参数。针对目标明确、数据闭环的业务场景，人工智能小模型是更理性、更高效的决策核心。
| 对比维度 | 通用大模型 (如GPT-4, Llama 3) | 波罗密人工智能小模型 |
|---|---|---|
| 推理延迟 | 2~5秒（依赖云端API） | 8~50毫秒（本地/边缘部署） |
| 硬件成本 | A100/H100集群，年投入超百万 | 普通x86服务器或ARM边缘盒子，一次性采购<5万 |
| 领域精度 | 通用知识强，专业场景需大量微调且可能遗忘 | 专注单一场景，达到95%+专业准确率，无需反复调优 |
| 数据隐私 | 需上传至第三方API，存在泄露风险 | 完全本地化/私有化部署，数据不出域，通过等保三级 |
| 定制周期 | 数周至数月（提示工程+微调） | 3~7天，基于波罗密自动机器学习平台 |
*以上数据源于波罗密科技内部测试及多家金融、制造客户生产环境统计。
▍ 典型场景：小模型的高光时刻
🏦 智能风控·反欺诈
某头部消费金融公司采用波罗密AI决策模型，将原先部署在云端的BERT模型替换为自研小模型，线上欺诈识别耗时从320ms降至28ms，同时由于特征更聚焦，欺诈捕获率提升22%。
🔩 工业视觉·缺陷检测
光伏产线表面瑕疵检测。大模型因计算量过大无法接入高速产线，波罗密人工智能小模型在Jetson边缘设备上以0.2mm精度、150fps速度运行，误检率低于0.3%，成本仅为工控机方案的1/5。
📊 智能调度·供应链优化
某大型物流企业。波罗密提供基于强化学习的小模型决策方案，替代原有整数规划求解器。在数千个节点实时调度中，决策速度从分钟级降至秒级，并且每年节省云计算费用超200万元。
为什么是波罗密「小模型」？
✓ 不止是“小”
波罗密自研的“特征聚焦架构”与“决策蒸馏算法”，让人工智能小模型在参数量减少95%的同时，核心决策指标反超大模型。拥有20+项相关专利。
✓ 端到端辅助决策
从数据清洗、小模型训练，到决策系统集成、规则引擎联动，波罗密提供完整辅助决策解决方案，而非单一模型。
✓ 开箱即用·行业模组
内置金融、零售、制造、能源四大领域12个预训练小模型基座，基于您的场景数据快速精调，3天POC。
❓ 关于人工智能小模型的常见问题
完全不会。波罗密小模型并非能力简化，而是去除与业务无关的通识参数。针对特定决策问题（如信用评分、设备故障预测），其深度与精度远超同等量级大模型。我们服务的多家头部机构，在核心决策链上已全面采用小模型替代通用大模型API。
非常轻量。最低可在树莓派、ARM边缘盒子上运行。同时支持x86服务器、私有云、容器化部署。波罗密辅助决策解决方案提供一键打包镜像，运维成本极低。
所有模型均在客户本地训练或私有化环境完成，无需传输任何敏感数据。我们提供从加密算法到硬件级隔离的全套安全方案，符合GDPR、等保2.0等合规要求。
波罗密AI决策模型是包含数据工程、小模型算法、决策引擎、业务仿真于一体的产品套件。而人工智能小模型是其中的核心计算单元。我们致力于将最前沿的小模型技术封装为稳定、可信的企业级决策能力。