别的领域我不太清楚，但是如果你真正从事过边缘计算、模型部署或线上推理系统的工作，你就会知道： 不是所有模型都奔着“更大更强”去才有价值。
相反，像 Qwen3-0.6B 这种“小模型”，才是真正能在实际场景中“跑起来”“用得起”的模型。
我们在 AIBOX-1684XB-32 上部署 Qwen3-0.6B，观察到以下表现：推理速度快、延迟低：典型场景延迟在几十毫秒，适合边缘设备部署； ***占用小：内存带宽压力低，功耗控制出色，支持长时间稳…。
现在个人博客不能备案了吗？
软路由怎么没有人玩了？
都是剪辑，pr和剪映有什么不同?
PHP现在真的已经过时了吗？
后端真的比前端累吗?
golang为什么要内置map？
如果带 ipad 到教室或者图书馆，上厕所时候会不会被偷？
自己亲手引发运维事故是一种什么样的体验？
你都用 Python 来做什么？
为什么不用rust重写Nginx？
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