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林俊旸离开的48小时：一条朋友圈、一个小模型、和一个万亿美金的假设
「按照原来安排继续干」
离职的消息最沸沸扬扬的时候，在 Qwen 团队的核心负责人林俊旸在朋友圈发了两句话：
「Qwen 的兄弟们，按照原来安排继续干，没问题的。」
「安排好的」？这是什么？
林俊旸离开前夕，Qwen 团队刚刚发布了一件被全球开发者社区刷屏的东西。Qwen 3.5 Small 系列，参数量从 0.8B 到 9B，专为端侧设备设计，可以在普通笔记本电脑上运行。
不是一个更大的模型——而是一组更小的模型。要知道，过去三年里，AI 行业最强大的共识是「越大越好」。OpenAI 的 Sam Altman 四处筹措万亿美金建设算力基础设施，各家实验室军备竞赛般地烧钱烧卡，底层假设只有一个：模型越大，就越聪明。
这套逻辑被称为 Scaling Law，它不仅仅是一条技术规律，更像一种信仰——整个行业的融资叙事、人才分配、硬件投资都建立在这个前提之上。
但 Qwen 3.5 Small 的发布，和林俊旸的离开，同时发生。一个技术信号和一个人事信号，交织出一个更复杂的故事：小模型到底在发生什么？它为什么重要？
当 9B 打赢 120B
即便不是开发者，也可以跑分上一窥 Qwen 3.5 的战绩：
Qwen 3.5 Small 系列中，9B 参数的模型在多项基准测试中全面超越了 OpenAI 的 gpt-oss-120B——一个参数量是它 13 倍的模型。
这些不是边缘指标上的微弱优势，而是在核心推理任务上的系统性领先。一个可以装进笔记本的模型，在数学、科学、视觉推理上全面击败了一个需要数据中心级硬件才能运行的对手。
当然了，摸着良心说，gpt-oss-120B 不是 OpenAI 的旗舰产品，而是其开放权重的中端线。而且它采用 MoE 架构，标称 120B 参数，但每个 token 实际只激活约 5.1B 参数——所以参数量的对比，在工程层面并不像字面数字那么悬殊。
但这不影响趋势本身的成立。因为 Qwen 3.5 Small 并不是孤例。
同一时期，Nature 报道了一个微型递归模型（TRM），在 ARC-AGI 逻辑测试中击败了多个顶级大语言模型。Google Research 在 2026 年初发表论文，证明小模型在意图提取任务上的表现优于显著更大的模型。PNAS 上的一项研究更直接——模型规模与说服力之间呈急剧递减收益，大到一定程度之后，更大几乎不带来更好。
《华尔街日报》早在 2025 年 10 月就已经敢说，「大模型拿走了所有的关注，但小模型才真正干活的那个。」
这些信号共同指向一个判断：以小博大不是偶发事件，而是大势所趋。
那么问题来了——小模型凭什么？
才不是大模型的替身文学
直觉上，人们容易把小模型理解为「大模型的平替」，同样的方法，只是规模小一些，性能差一点，胜在便宜。
但事实恰恰相反：今天的小模型之所以能以小博大，是因为它们在技术方法论上，走了一条和大模型完全不同的路。
第一，数据质量压倒数据规模。 大模型的路线是「尽可能多地吞入互联网数据」，而小模型路线的代表——比如微软的 Phi-4 系列——走的是精筛路线：用高质量的合成数据加上严格筛选的公开数据集，让模型在更少的数据上学到更精确的能力。这背后的逻辑转变是根本性的：不是「喂得越多越聪明」，而是「吃得精才学得好」。
第二，原生多模态设计取代了适配器拼接。 传统做法是先训练一个纯文本大模型，再通过适配器模块接入图像、视频、音频等能力。Qwen 3.5 采用了完全不同的架构：将视觉 token 和文本 token 在同一个潜空间中联合训练，从底层就是多模态的。这意味着它是一个天生就同时理解文字和图像的模型。这种架构在小参数量下反而更有优势，因为不需要额外的适配器开销。
第三，量化技术带来的不只是压缩。 4-bit 量化常常被理解为「把模型压小 4 倍以节省存储」，但它真正的意义在于减少 4 倍的内存吞吐量。在端侧设备上，瓶颈往往不是存储空间，而是内存带宽，也就是数据从内存搬运到处理器的速度。量化技术让小模型在带宽受限的手机和笔记本上，获得了决定性的速度优势。
这些方法论上的突破已经开始转化为产品。3 月第一周，苹果发布了 M5 全线芯片，每颗 GPU 核心内置 Neural Accelerator，AI 性能较 M1 提升最高 8 倍。与此同时，苹果研究院公开了 Ferret-UI Lite——一个仅 3B 参数的端侧 GUI 代理，可以本地操控手机和桌面应用。加上 Apple Intelligence 约 3B 参数的端侧基础模型，苹果正在将「on-device AI」从概念推进到芯片、模型、交互三位一体的产品形态。
微软的 Phi-4 multimodal 也开始尝试商用上线 Azure，3.8B 参数，接受文本、音频和图像输入。开源社区的反馈更加直接——Reddit 上的开发者实测后认为 Qwen 3.5 的 4B 版本是「甜点级」模型：跨任务稳定、无崩溃、远快于 9B 版本。
技术路线已经被验证，产品化拐点已经到来，天边泛起鱼肚白，曙光乍现。
而就在此刻，林俊旸选择离开。
最会做小模型的公司，最没有动力让它成功
Qwen 3.5 Small 在发布后获得了开发者社区的广泛认可，开源社区的评测结果甚至超出了官方发布时的宣传。
但是，他所在的公司是阿里巴巴，阿里巴巴的商业引擎是阿里云。
大模型和云计算之间存在天然的正向循环：模型越大，推理所需的算力越多，客户就越需要购买云计算服务。对阿里云来说，大模型是完美的商业叙事——它同时推高了客户的算力需求和对云平台的依赖。
而小模型的逻辑恰恰相反。小模型的核心价值在于可以在端侧设备上运行——手机、笔记本、边缘服务器。这意味着客户可以绕开云，在本地完成推理。对用户来说，这意味着更低的成本、更好的隐私和更低的延迟。但对阿里云来说，这意味着收入被侵蚀。
Qwen 3.5 Small 做得越好，对阿里云的商业叙事就越尴尬。
这不是阿里一家的问题。放眼中国的科技巨头，几乎所有 AI 领先的公司都面临同样的结构性矛盾。百度和腾讯的处境与阿里类似——商业模式建立在云服务和平台抽成之上，小模型的端侧化趋势直接削弱了它们的价值主张。
字节跳动的豆包手机是一个有趣的例外，但字节做硬件才刚起步，远没有建立起「芯片+操作系统+模型」的垂直整合能力。
华为理论上最有条件，既有芯片，又有终端设备。但在制裁的影响下，它的算力上限本身就逼着它走小模型路线，这更多是被动的求生策略，而非主动的战略选择。至于小米、OPPO、vivo，它们有设备，却不是 AI-first 的公司，缺乏自研模型的基因和持续投入的动力。
全球范围内，真正打通端侧 AI 全栈的公司，可能只有一家：苹果。芯片、设备、操作系统、自研模型，全部自有。苹果的动力来自复合型的商业模式，这驱动它把一切计算尽可能留在设备上，因为每一次端侧 AI 体验的提升，都会转化为硬件的溢价和生态的黏性。
不过，这里需要诚实地处理一个可能的反驳：云厂商难道不能走「端云协同」的路线吗？用小模型做端侧入口，复杂的推理任务回调云端处理，两边都不耽误。
理论上可以。但这恰恰说明了问题——在端云协同的框架下，小模型对云厂商来说是「引流工具」，而不是「独立产品」。云厂商没有动力把小模型做到好到不需要云。
还有一个绕不开的反例：微软也是云厂商，但它在认真做 Phi-4 系列小模型，而且已经商用上线。这是否说明「左右互搏」的论点站不住脚？
非也。微软之所以能两条腿走路，是因为它同时拥有 Windows 和 Surface 的硬件生态、Azure 的云平台以及 Copilot 的端侧产品线。做 Phi-4 对微软来说是防御性布局：如果端侧 AI 的趋势不可逆转，为了大局，宁可壮士断腕，自折一臂，也不能把端侧市场拱手让给开源社区和苹果。
但阿里没有这个选项——没有消费级操作系统、没有主流终端硬件、没有面向个人用户的 AI 产品矩阵。Qwen 做得再好，也没有自家的「最后一公里」可以落地。
动力不同，产品的天花板就不同。
这就形成了一个令人不安的画面： 小模型从实验室走向产品的真正瓶颈，不是技术能力，而是供需错位；最擅长做小模型的公司（云厂商），最没有动力让它真正成功；最需要小模型的公司（设备厂商），又缺乏独立研发的能力。
「没问题的」
回到林俊旸的那条朋友圈，「继续按照安排好的干，没问题的」。
也许技术路线确实没有问题，一切都在朝着正确的方向走。但在一家以云为重的公司里，就算做出世界级的小模型，团队的处境注定不会舒适。
这不是对阿里的批评——任何一家以云收入为生命线的公司，面对一项可能侵蚀自身收入的技术路线，都会陷入同样的两难。这是一个结构性矛盾，不是个人或管理层的选择问题。
比人事更值得关注的，是 Scaling Law 本身正在发生的变化。
过去三年，「越大越好」不仅仅是一条技术规律，它是整个 AI 行业的信条。融资叙事围绕它建立——投资人相信更大的模型意味着更强的能力，所以万亿美金涌向算力基础设施。人才分配围绕它运转——最顶尖的研究者被吸引到训练最大模型的团队。硬件投资围绕它定价——英伟达的估值建立在一个前提之上：对算力的需求会永远增长。
现在，这个前提正在松动。MIT 的研究估计，效率提升将使中等硬件上的模型在 5 到 10 年内逐步追平最大最贵的模型。芝加哥大学的研究表示，数据质量正在取代数据规模成为核心竞争维度。
产品化的方向不再只有云端，而是同时向端侧扩散。Scaling Law 正在从一条单调递增的曲线，变成一张需要在多个维度上寻找最优解的地图。
不再是「越大越好」，而是「在对的地方，用对的大小」。
林俊旸大概比大多数人更早地感受到了这个变化。他用 Qwen 3.5 Small 证明了一件事：在对的方法论下，9B 参数可以击败 120B。但他同时也撞上了另一堵墙——技术上的正确，不等于商业上的可行，更不等于组织上的舒适。
他说，没问题的。确实，技术路线已经铺好了，而剩下的问题不在实验室里，而在实验室外面。
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