结论：模型蒸馏能把大模型的能力压缩到小模型里，推理时显存和算力需求大幅下降，是降低落地成本的有效手段。对预算有限的团队，蒸馏比硬上大模型更聪明。
蒸馏是什么
让小模型去模仿大模型的输出，从而用更小的体积获得接近大模型的效果。部署时小模型跑得快、占显存少，服务成本自然降下来。
什么时候用蒸馏
- 大模型效果好但太贵；
- 推理延迟要求高；
- 并发量大，单卡服务能力有限。
在 gpu.topyun.vip 上，先用大模型在云GPU上批量生成数据做蒸馏，再把小模型部署上线，成本结构最优。
常见疑问
问：蒸馏效果会掉吗？答：会有损失，但多数业务场景可接受，换来的是部署成本大降。
问：自己蒸馏划算吗？答：垂直场景值得，通用任务直接用现成小模型更省事。
