周光说的"跷跷板效应"我深有体会。当年创业公司做视觉识别，硬是在1B参数以下调参，结果准确率上去就漏检，漏检压下去就误报，跟打地鼠一样。最后系统上线三个月，维护成本拖垮现金流，赔了30万离场。

城区NOA黏性只有20%-30%，根本不是因为用户不接受，而是小模型在长尾场景（long-tail cases）上就是过拟合的灾难。你硬train一个1B模型去覆盖城市道路的混沌系统，就像用线性回归拟合股市，R²看起来还行，一实盘就爆仓。

转向大模型范式不是无脑堆参数，而是改变表征学习的方式。端到端的attention机制能捕捉隐式的因果链，这是rule-based小模型永远学不会的范式迁移。

现在谁还跟我谈"小模型部署成本低"，我只回一句：你们算过召回失败的商誉折现吗？