一些“小模型”的使用案例
在 Hacknews 上有一个讨论很火，就是大家都用小参数的语言模型做什么，有没有什么好的使用案例。
我把这些案例整理汇总了一下，大约有六类：（1）文本分类与信息提取、（2）办公与生产力辅助、（3）对话/消息处理与辅助回复、（4）网页/应用集成与自动化、（5）娱乐、创作与游戏、（6）模型部署、技术瓶颈与思考。
注：常见的“小模型”通常指参数量约0.5B～3B（如Gemma 2 2B、Llama 2/3.x 3B、Qwen 2.5 1.5B等），或者更小/更简单的场景专用模型。
1. 文本分类与信息提取
医学文献筛选（Excel Add-In）
有人（比如楼中提到的 Girlfriend Excel Add-In 项目）使用了 Gemma 2 2B 模型在 Excel 里给几千篇论文的标题和摘要做二元分类。例如判断“如果该论文研究糖尿病神经病变和中风，则标记为‘Include’，否则标记为‘Exclude’”。
用户只需在 Excel 中写一行公式（如
=PROMPT(A1:B1, "…")），再往下拖拽几千行即可批量处理，无需手动逐篇审阅。
医院母婴求助短信识别（政府热线）
有人对一个 2B 级小模型做了微调（fine-tune），用来筛选新生儿或孕妈的紧急求助短信，并将其标记成高优先级。这在资源受限、需要隐私的场景下很有帮助。
Hacker News 或论坛内容的自动汇总与分组
有人做了 GopherSignal 等服务，利用小模型给 Hacker News 的帖子生成简短概述或总结，帮助读者快速了解帖子内容，也有进一步的整合功能（比如过滤、排序等）。
工作/招聘信息的抓取与分类
在“Who is hiring”贴子中，用户抓取所有评论，通过小模型提取关键词（例如地点、是否远程、编程语言等），再生成 RSS feed 或其他格式做内部筛选。
OCR + 结构化解析
有人结合小模型与 Tesseract（或其他 OCR）来把图片里的文本转成结构化 JSON。例如读取食品营养表、企业票据或论文资料等。这些较小模型只要 prompt 设置好，性能即可满足特定识别需求。
2. 办公与生产力辅助
自动生成或优化 Git 提交信息
有人用一个小模型读取当前
git diff的内容，然后生成几条候选的 commit message，让开发者挑选并编辑。这在简单场景下可加快写提交说明的速度，但也需要注意“为何修改”的背景，仍要人工补充。
Excel/表格公式自动完成
微软曾有论文（FLAME）研究用仅 60M 参数的模型做 Excel 公式修复与智能推荐，在特定细分场景上对比大模型能有出色表现。也有人自己在 Excel 中做简易的 prompt-based 函数处理文本数据。
用于过滤、审核或重命名
如有人用小模型来批量重命名 Linux ISO，或者自动归纳各类文件名、提取数据并重新组织后再人工审核。
也有人使用小模型生成产品文案（如营销广告语、H1 标题）或自动翻译（利用更小的本地模型来回输出多种语言、特别是短文本翻译）。
本地日志/摘要生成
处理会议纪要、短信记录、或个人待办事项（RAG，Retrieval-Augmented Generation）等，需要本地隐私的场景，小模型速度和资源占用更易控制。
代码辅助/小脚本生成
有人将小模型当作命令行小助手，生成 Bash 或 Python 的单行脚本（如 ffmpeg/awk/sed/find 参数），速度够快且不用把内部机密数据发到外部 API。
3. 对话/消息处理与辅助回复
自动回复垃圾短信
有人用 Ollama + 小模型，对垃圾短信自动回复“伪装成特别感兴趣”，甚至给对方设计不同人设（健身狂、19 世纪英国绅士等），意在“消耗”对方精力。
也有不同观点提醒这可能会“告诉对方号码还活跃”，引来更多垃圾短信，或让运营商认定你对信息“有交互意愿”。
对话匿名化/去敏处理
将含有机密信息的文本（例如代码变量名、密码等）先用本地小模型生成占位符再发给大模型，最终再把占位符映射回真实信息。这样可避免直接泄露敏感内容给外部服务。
实时会议或广播的分析
有人想用小模型来检测逻辑谬误（logical fallacies），或给对话中的发言“打分”、评论“谁赢谁输”，或者是把大段对话总结成要点。
聊天机器人本地部署
例如使用 Raspberry Pi 5 或 PC 小主机给自己做“离线助手”，可有限制地回答提问、执行语音指令等。在资源紧张或敏感数据不想外泄的环境下，小模型成为不错的方案。
4. 网页/应用集成与自动化
Cookie 横幅检测与广告屏蔽
有人用 Llama 3B 检测网站上的“Cookie 同意横幅”，自动生成过滤规则（例如给 EasyList Cookie）。因为大部分弹窗结构相似，识别文本后做黑名单过滤。若遇到不常见语言或带年龄限制弹窗，会有点不准。
浏览器扩展与前端 WebGPU/WebAssembly
有人在尝试把小模型直接跑在浏览器内，甚至用 WebGPU 优化推理速度，做到完全离线的网页端 AI 处理，比如自动纠正文案或翻译等。
自动检测或跳过赞助内容
例如有人结合小模型识别 YouTube 视频中的“赞助片段”并自动跳过，减少对人工志愿者的依赖。
封装成后端服务
有人专门搭建一个微服务（C++实现），优化了 llama.cpp，在局域网或本地提供更低延迟的推理接口，用于各种实时应用。
5. 娱乐、创作与游戏
故事/小说/对话生成
有人让 3B 模型实时生成无限故事（如科幻、奇幻等）在小屏幕上滚动，供自己随时“看小说”。或把它当文字冒险脚本、刷段子等。
游戏 NPC 对话
在 Godot 游戏引擎中集成 2B～7B 的模型，为 NPC 动态生成对话，提升沉浸感；也用于简单交互（例如与商店老板砍价），比起千篇一律的对话更灵活。
自动生成音乐/播放列表
有人让模型根据个人风格和已有歌曲，生成一串可能喜欢的新曲目；再把人不喜欢的去掉、再补充，以迭代形成个人歌单。模型不一定超精准，但能带来一些新灵感。
娱乐性聊天/角色扮演
有人让小模型当作 SMS 逗乐器，或针对自己做“语音播报”时带一定人设，诸如星战风格的对话等。
还有人尝试做一个真人主播，给对话或直播“加料”，随机评判发言者、制造看点。
6. 模型部署、技术瓶颈与思考
准确率和评估
小模型（例如 2B、3B）做二元分类、简单摘要和指令改写往往够用，但若要“更深层次”推理（如复杂逻辑、数学精确度）比较薄弱。
社区常见建议：对任务做“少量人工验证”或“交叉验证”，必要时选更大或更针对性微调的模型。
小模型的优点
隐私：可离线部署，敏感数据留在本地，不必调用外部 API。
速度/成本可控：不依赖云 GPU，尤其在 CPU 性能较好的本地电脑上也能接受速度。
专用场景适配：在小数据集或单一任务上微调，往往能媲美大模型通用能力。
局限与注意点
上下文窗口有限：部分小模型上下文很短，对于长文档处理有难度，需要分块/分段或 RAG。
不擅长深层逻辑：对严格逻辑/日期时间推算等，常会出错。
中文/多语言能力差异：许多小模型在英语数据上训练得更多，处理其他语言的性能有限，需要自行微调或找多语版本。
更多人想法
可以尝试把“小模型”与检索系统（RAG）或专门的垂直工具结合，形成“多agent”或“多工具”流程，取长补短。
也有人呼吁共享微调后的模型或 LoRA，但发现发现性、可复用性和文档不足仍是难点。
社区对“小模型”（在数亿到几亿或低至几千万参数量级）非常感兴趣，尤其是在特定领域的分类、提取、翻译、重命名等场景，表现足以满足需求又便于离线/本地运行。
隐私和成本是最大的驱动力：本地运行可避免数据外泄，也能降低（或避免）云 API 费用。
此外在游戏、聊天娱乐、文本变体生成等个人或小型项目中，小模型也能充分发挥创意。但若需更强的推理、可靠回答、强多语言适配，往往还需大模型或者更精心微调。
整体而言，“小而专”的思路越来越受欢迎：与其求一个通用大模型，不如在本地用小模型+领域数据完成高性价比的AI应用。