别的领域我不太清楚，但是如果你真正从事过边缘计算、模型部署或线上推理系统的工作，你就会知道： 不是所有模型都奔着“更大更强”去才有价值。
相反，像 Qwen3-0.6B 这种“小模型”，才是真正能在实际场景中“跑起来”“用得起”的模型。
我们在 AIBOX-1684XB-32 上部署 Qwen3-0.6B，观察到以下表现：推理速度快、延迟低：典型场景延迟在几十毫秒，适合边缘设备部署； ***占用小：内存带宽压力低，功耗控制出色，支持长时间稳…。
为什么开发一个 AI Agent 看似容易，但真正让它「好用」却如此困难？技术瓶颈主要在哪里？
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