模型蒸馏：从“大带小”到“全能王”的进化

文章来源：企鹅号 - AI可可AI生活

2026年的前沿模型研发中，蒸馏技术已演变为三大路径：传统的巨型模型带教小模型、多领域RL专家向单一模型同步蒸馏（MOPD），以及模型通过提示词或旧版本进行的自我进化。DeepSeek-V4、Gemma 4等模型都在利用这一手段解决RL阶段的技能退化问题，将数学、代码等多个领域的专家经验融合进同一个神经网络。

蒸馏的底层逻辑正从知识搬运转向效率杠杆。相比RL那种对整段结果给出一个模糊分数的稀疏反馈，蒸馏能为每个Token提供稠密的对齐信号，让模型在极短时间内习得特定行为。现在的趋势是：老师不一定比学生大，只要在特定领域更专业，就能通过蒸馏把这种特长固化给学生。未来的模型竞争，拼的是谁能通过更精巧的蒸馏方案，在有限的计算资源里实现更高密度的能力集成。