Концепция «микро-LLM» набирает обороты как альтернатива гигантским языковым моделям. В отличие от универсальных систем с сотнями миллиардов параметров, компактные модели (1–3 млрд параметров) обеспечивают сопоставимое качество ответов при значительно меньших издержках. Время отклика снижается до 300 мс, а затраты GPU-часов — до 70–80%, что дополнительно уменьшает углеродный след.

Микромодели позволяют строить экосистемы, где задачи распределяются между специализированными агентами: медицинские, юридические, технические запросы решаются профильными моделями. Такой подход повышает гибкость, соответствие отраслевым стандартам и снижает затраты.

Практический пример — BitDive, использующий микро-LLM для поиска и устранения уязвимостей в Java-приложениях. Он демонстрирует, что скорость, точность и экологичность могут сочетаться в одной платформе. В ближайшие годы ожидается рост числа отраслевых моделей, стандартизация взаимодействия и усиление внимания к экологичности и compliance.