「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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在苹果传奇创始人史蒂夫 · 乔布斯 71 岁诞辰之际，史蒂夫 · 乔布斯档案馆发布了一个文集——《给年轻创作者的信》（Letters to a Young Creator）。

这个文集可谓是众星云集，齐聚了近 30 位商业、设计、科技等领域领军人物，如苹果现任 CEO 蒂姆 · 库克、前苹果首席设计师乔纳森 · 艾维、日本建筑师安藤忠雄、德国设计师迪特 · 拉姆斯，等等。他们以「给年轻创作者一封信」的形式，分享了各自创造、设计、人生的深刻洞见。

这个文集的名称也颇有巧思——致敬德国诗人里尔克《给一个年轻诗人的信》，这也是乔布斯生前最喜欢的读物之一。

美国慈善家、乔布斯的遗孀劳伦 · 鲍威尔 · 乔布斯，为整部文集写了一则非常具有智慧和启发性的引言，其中她提到了里尔克的一个金句：

此刻，请你活在问题之中。或许有一天，在你未曾察觉之时，你已渐渐走入答案。

无论你是不是一位创作者，只要你怀揣着对于工作、学习乃至人生的疑问，我相信都能从这些分享者的箴言和思考中，获得一点启迪。

文集内容非常长，我们选取了几位重要的代表人物，摘录了其中部分内容进行分享。

整部文集可以在乔布斯档案馆以及苹果图书商店免费获取，官网地址：https://stevejobsarchive.com/publications

苹果 CEO 蒂姆 · 库克：相信自己的力量

我永远不会忘记第一次与乔布斯的谈话。当时苹果正在谷底挣扎，史蒂夫试图扭转局势。很多人怀疑公司能否存活。有人警告我，加入苹果的风险巨大。

但当史蒂夫开口说话，我心中的犹豫瞬间消散。我从未见过如此充满激情与愿景的人。他谈论未来——科技将释放人类创造力与潜能，以连结与提升我们的方式，甚至超出他的想象。为此，他需要一群充满好奇心的人，为超越自身的目标而努力。我知道我必须加入。

在史蒂夫身上，我找到了导师。他激励我成长与自我挑战。加入苹果，对我来说不是换了一份工作，而是找到了使命。这是我做过最重要的决定。

当你们开启职业生涯，你们也会面临选择。你们正处在一个技术突破不断涌现的时代，新路径与新机会正在展开。

这令人兴奋，也可能令人恐惧。如何知道该走哪条路？如何确认自己做出正确选择？

如果能给你带来安慰，请记住：许多成功人士在你们这个年纪，也并不知晓答案，这没有关系。我学到的一点是：未来不可预测。与其问「会发生什么？」，不如问「当它发生时，我会成为什么样的人？」

我希望你们能成为在工作中追寻意义的人，成为理解为世界做有意义之事之美的人。去寻找点燃你热情的人吧，守护你内心的好奇火焰。

最重要的是，不要怀疑你们拥有成就非凡之事的能力。而实现它的唯一方式，是与他人共同完成。

我相信你们。

前苹果首席设计师乔纳森 · 艾维：创造美的事物

自从他的悼词之后，我没有再公开谈论我与乔布斯的友谊、冒险与合作。我从未去读那些铺天盖地的故事、讣告，或那些奇怪的误读如何被写进「传说」。

我爱乔布斯看世界的方式，他的思考方式美得惊人。他无疑是我见过最具探究精神的人。他的好奇心不是零散或随意的，也不依赖既有知识或专长，而是凶猛的、充满能量的、不安分的。他以明确的意图与严格的训练来实践好奇心。

很多人天生会更好奇。我相信，经过传统教育，或在多人环境中工作之后，好奇心反而成了一种需要意志与纪律的决定。

好奇心会逼着我们学习。而对史蒂夫来说，想学习远比想证明自己正确更重要。

好奇心把我们连在一起。它构成了我们快乐且高效合作的基础。我想，它也缓冲了我们对「做一件可怕的新事物」的恐惧。

史蒂夫很在意自己思考的性质与质量。他对自己期待极高，并努力让思考具有罕见的生命力、优雅与纪律。他的严苛与韧性把标准抬到了令人眩晕的高度。

然而，当想法逐渐成长为点子——无论多么试探、多么脆弱——他都会意识到这是神圣之地。他对创作过程有深刻理解与敬畏。他明白，创作应当获得罕见的尊重——不仅是在想法很好或条件很便利的时候。

想法是脆弱的。如果它们已经被彻底解决，那就不再是想法，而是产品。要不被新想法带来的问题吞没，需要一种坚定的努力。问题很容易被清楚说出、被理解，它们会夺走氧气。史蒂夫会把注意力放在想法本身上，哪怕它不完整、甚至看似不太可能。

现在，比任何时候我都更怀念史蒂夫那种独特而清澈的清晰感。超越想法与愿景本身，我怀念的是他那种能够为混乱建立秩序的洞见。

这和他「擅长表达」的传奇能力无关，却与他对简单、真实与纯粹的执念有关。

归根结底，我相信这反映了驱动他的底层动机。他没有被金钱或权力分散注意力，而是被一种更直接的愿望驱动：以具体可见的方式，表达他对人类物种的爱与欣赏。

他真的相信，当我们做出有用、赋能且美的事物，我们是在表达对人类的爱。

我对你、也对我自己的真诚期望是：我们用创造美的事物来证明我们对人类的欣赏。

日本建筑大师安藤忠雄：不存在唯一正确答案

致年轻的创作者们，

被时代的动荡吞没之际，

请去寻找那些不变的、或不应改变的事物：

那就是人类文化的本质。

这就是我对建筑的理解。

从不存在唯一正确答案。

对话越是极端、越是不妥协，

内心承受的挣扎越是艰难，

建筑的生命力便越发强大。

致年轻的创作者们，

生命的本质不在聚光灯之下，

而存在于阴影中的挣扎时刻，

当你朝远方的光努力前行之时。

请不要失去对那束光的凝视。

德国工业设计师迪特 · 拉姆斯：做得更少，但更好

多年前，我把自己在创作工作中的经验与对产品设计的态度，总结为十条原则（十诫）。我认为它们在今天依然有效：

• 好设计是创新的
• 好设计让产品有用
• 好设计是审美的
• 好设计让产品易于理解
• 好设计是不张扬的
• 好设计是真诚的
• 好设计是耐久的
• 好设计到最后一个细节都是一致的
• 好设计是环保的
• 好设计是尽可能少的设计

不过，这些原则并非不可更改。每一代人都应重新审视它们，并在必要时修改、补充。把它们当作你工作的心理指南。

把自己看作不仅是人们及其需求的倡导者，也要成为我们星球的倡导者。

「为无思考消费做无思考设计的日子已经结束。」我多年前这样写过。遗憾的是，这个愿望至今仍未实现。我把这个愿望传递给你：做得更少，但做得更好。

苹果广告大师李 · 克劳：不做「正确的事」

李 · 克劳是和乔布斯长期合作的广告总监，他帮苹果制作了《1984》和《不同凡想》（Think Different）两条经典广告。

关于如何拥有并推销一个大胆想法，可以这样理解：

不要做「正确的事」。

「正确的事」在会议上听起来很好，在图表上看起来完美。

「正确的事」能安抚焦躁的情绪，让所有人都能达成共识。

「正确的事」足够好。

但正如我们公司 T 恤印着的：

「足够好，并不够好。」

要像躲瘟疫一样躲避「正确的事」。

那我是在建议你做错误的事吗？

当然不是。去做勇敢的事。

做那件让你睡不着觉的事，那件充满未知的事，那件一会儿显得荒谬、一会儿显得天才的事。那才是你应该做的。

追逐它，不要放手。去做那件颠覆的事，那件掀翻现状的事，那件不仅挑战现状，而是重塑它的事。你可以做到。

做不做「正确的事」是一种选择，是否选择颠覆也是一种选择。

我建议你选择勇敢。

迪士尼 CEO 鲍勃 · 艾格：创造本质上是冒险

由于皮克斯和 iPod 的关系，乔布斯与迪士尼 CEO 鲍勃 · 艾格有过多次合作和交流，两人关系十分友好，乔布斯还曾经邀请艾格作为苹果发布会的神秘嘉宾。

创造力，在它最巅峰、最纯粹的形态中，是人类全情投入、卓越执行，以及某些时刻运气加持的结晶。

同样重要的是，我们必须意识到：创造力无法被简化为数学或科学问题。算法与数据永远无法告诉我们「应该创造什么」。在这个被数据淹没的时代，我们很容易想让它回答所有创意上的问题。但它不会——因为它做不到，我们也不该这样要求。

对创意决策进行事后揣测，是一件危险的事。要从创作中的失误中学习，但不要反复追问「为什么当初要这么做」。更好的问题是：「怎样可以做得更好？」

最后，畏惧风险，等同于扼杀创造力——因为一切真正的创造，本质上都是一次冒险。

愿你们的好奇心，成为这段旅程的燃料。愿它为你们带来源源不断的探索、激动与满足。

美国作家莫娜 · 辛普森：做最好的自己

莫娜 · 辛普森是一位美国小说家，代表作《在别处》《凡人》等。她还有两个特殊身份：《辛普森一家》中母亲的角色原型，以及史蒂夫 · 乔布斯的胞妹。

给年轻作家的信：

最重要的事情，其实非常简单：养成每日练习的习惯。艺术不是一个项目，不是一门生意，甚至不只是职业。艺术是一种生活。

我的一位老师曾经建议：如果你能想象自己去做任何别的事，那你或许应该去做那件事。

因为创作这条路，只属于那些无法以别的方式生活的人。

没有什么固定公式；有人在黎明时分状态最佳，有人则在夜深人静时灵感最盛。

每天早起，开始写作。你每天做什么，你就成为什么。

要明白：这是一场漫长的游戏。

开始弄清楚，你要如何进行持续自我教育。

你的教育不仅在写作本身，也在阅读那些前人留下的作品。学会深度而高效地阅读。

培养你的判断力。但不要让这种审美的精细，阻止你继续创作新的作品。

试着与他人建立共同体。这将是你的一生。想办法去享受它。组建读书会，创办文学杂志，发起朗读活动。

不要让那种「我还不够好」的抑郁情绪吞没你，耗掉一段又一段生命。因为每次从这种低谷走出来，你都会发现自己又回到了起点。多去生活，多去写作。

避免排名与比较。我或许更愿意成为贝克特或卡夫卡，但充其量，我也只能成为一个不错的模仿者。你能成为的最好状态，只能是成为最好的自己——那才是值得追求、值得发现的。而这，从根本上说，与别人正在做什么毫无关系。

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