4 月 23 日，微软推出小语言模型（SLM）Phi-3系列，有Phi-3-mini、Phi-3-small、Phi-3-medium三个版本，在评估语言、编程、数学能力等的基准测试中，Phi-3系列模型表现优于同等规模甚至更大规模模型（如GPT-3,5）。微软称其是目前同类中最强大且最具成本效益的小型语言模型。

Phi-3模型的“小体积”，让手机上运行高能力的语言模型成为可能。如Phi-3-mini只占用手机18GB内存，如在iPhone 14上部署，苹果的A16仿生芯片在设备上脱机运行，可以实现每秒超过12个token。

自2022年12月ChatGPT爆火之后，科技公司们一头扎进了大型模型的竞争，2023年接连刷新模型参数，2024年开始“内卷”长文本。大家似乎默认数据越多、参数越大、算力越强，模型的能力越强。

但是，高昂的运行成本、具体场景模型调试难度等问题，让大模型商业化的路径慢下来。此时小模型的优势就体现出来了。

小模型，目前某些领域也能接近大模型的性能。特别是在各手机和PC厂商正在力推的AIPC、AI手机上，对设备计算能力、运行能力、储存能力要求较低，能在地化运行的小模型，的确是不错的选择。

其实早在2023年6月份，微软就发布了第一代Phi模型，Phi-3系列已经是其第四代产品。近期，苹果公司也凑了小模型的热闹。

2024年4月24日，在大模型上没有什么动静的苹果公司，发布开源小语言模型OpenELM，包括