根据推特用户God of Prompt（@godofprompt）的分析，AI模型部署的经济模式发生了根本转变。通过延长推理时间，小型模型（如70亿参数模型）能够达到GPT-4级别的智能，同时大幅降低成本。GPT-4的训练成本超过1亿美元，而每次复杂推理的成本约为0.10美元。企业通过优化推理时间，可以用更少的预算部署高效且智能的AI模型，为各行业带来可扩展和经济高效的AI商业解决方案（来源：@godofprompt，Twitter，2026年1月15日）。

根据推特用户God of Prompt的观点，AI行业正从依赖大规模模型和数据集的传统路径，转向开发更智能的推理策略，使小模型能够实现更深入的推理能力。推理时计算资源的动态扩展（test-time compute scaling）让昂贵的大规模训练逐渐失去优势。对于企业而言，这一趋势带来了通过优化推理流程、降低基础设施成本、快速部署高性能AI应用的商业机会。AI智能的核心正在从模型规模转向推理效率和灵活性（来源：@godofprompt，推特，2026年1月15日）。

据God of Prompt在Twitter上引用的PayPal与NVIDIA最新研究显示，提升代理型AI性能无需依赖大型通用模型。PayPal通过用针对电商检索任务专门微调的小型领域模型替换慢速的大型LLM，实现了代理延迟降低49%、检索延迟提升58%、GPU成本下降45%的显著效果，并保证了输出质量。这一转变得益于NVIDIA NeMo框架的高效微调和多GPU部署，展现了专用小模型和模块化多智能体架构在实际生产系统中的商业价值。该研究为企业部署高效AI系统提供了新思路和市场机会（来源：God of Prompt，Twitter；PayPal & NVIDIA研究论文）。

据@karpathy透露，通过引入名为SpellingBee的合成任务，nanochat d32语言模型成功学会了统计像“strawberry”这种单词中“r”字母的出现次数（来源：github.com/karpathy/nanochat/discussions/164）。此过程结合了多样化用户查询、理想助手响应的生成，以及监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练，有效赋能了小型AI模型。特别强调了小模型在提示多样性、分词处理和推理步骤分解等方面的细节优化。该实践展示了轻量级LLM如何快速扩展技能，为定制AI任务和行业应用带来新机遇（来源：@karpathy Twitter）。