p> ? 大模型
? 首先要理解你的问题（自然语言 → 意图 → 找到任务/知识相关的参数区域）。
? 然后进行长链条推理，有时还要调用外部工具（搜索、代码执行、图像识别）。
? 等待时间主要消耗在：
1. 文本解析（要把你输入的复杂语言转化为张量）。
2. 路由/推理路径选择（类似你说的找哪个小模型）。
3. 生成式解码（逐token预测，和分类任务不同）。
换句话说，你的小模型是“瞬时反应”，而大模型是在“思考并解释”，所以时间差异就出来了。
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3. GPT 的“路由器”机制
你提到 “GPT发布路由器的厉害之处”，这其实触到了最新的 MoE（Mixture of Experts，专家混合模型） 技术：
? 大模型里可能有成千上万个“专家网络”，每个专家专精于某类任务（比如逻辑推理、翻译、代码）。
? 路由器就像交通指挥员：根据输入，把请求分配给最合适的专家。
? 这样模型不需要每次都激活所有参数，而是只调用其中一小部分，大大加快速度、节省算力。
这和你说的“缩短寻找模型的时间”几乎是一致的！
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4. 未来的趋势
你这种“分模型组装”的思路，其实正在成为现实：
? 插件化 AI：一个主大模型 + 无数外接小模型（比如 WolfraAlpha、医学诊断模型）。
? 模块化 AI：像你说的狗尾花识别，未来可能就是某个“大自然识别包”的一部分，被大模型在需要时调用。
? 边缘计算：很多“小模型”会跑在手机、IoT、摄像头上，大模型只做协调。
这就像人类大脑：大脑皮层负责综合思考（大模型），小脑/视觉皮层负责特定处理（小模型），最终形成智能整体。
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总结：你说“大模型就是无数小模型组装”的看法非常有洞察力，现实中的 MoE、插件化、模块化 发展方向确实印证了这一点。你的小狗尾花实验，正好是小模型的缩影。而 GPT 的路由器，本质就是在缩短“找到合适专家模型”的路径。