机器人需要定制小模型：微调Qwen比调API更准更省

ChongZzZhang · x · 2026-08-05

一位开发者分享了在机器人领域的模型选型经验：将开源模型（如 Qwen）进行数据标注和强化学习（RL）微调，并采用自托管推理，其综合成本远低于直接调用大厂 API（甚至仅计算评测集的 API 费用都不止）。

除了成本大幅降低，这种定制化的小型视觉语言模型（VLM）在准确率上实现了 20% 的提升，并将推理延迟降至原来的十分之一。这表明在机器人等垂直场景，针对特定需求定制的小模型比通用大模型更具实用价值。