在人工智能技術持續演進的當下，大模型競賽成為行業關注的焦點。人們普遍認為，參數越多、算力越強，模型的能力就越強。然而，在2026年6月10日的亞馬遜云科技大語言模型全球聯賽這一重要賽事中，神州數碼旗下神州問學團隊以絕對優勢取得勝利，為行業提供了一個全新的視角：參數規模不等于能力上限，真正決定模型實戰表現的，是數據價值密度與流程創新能力的結合。

資料顯示，亞馬遜云科技大語言模型全國聯賽的前身是自2018年推出以來，已經吸引了超過56萬名開發者參與，覆蓋全球數千個活動和比賽的人工智能賽車競賽。

2024年亞馬遜云科技在Invent 2024期間推出了亞馬遜云科技大語言模型全國聯賽。在這次聯賽中，參賽選手的任務是利用所學的工具和技術對特定領域的meta Llama 3.5B基礎模型進行定制化調整。提交的微調模型將與一個更大的70B參考模型對比，通過一種稱為“LLM-as-a-Judge”的方法來評估回答的質量。如果微調后的模型所提供的答案被認為比更大規模的模型更加準確和全面，那么參賽者將在相應的問題上獲得勝利積分。

神州數碼作為亞馬遜云科技中國區第一批通過GenAI能力認證的伙伴，受邀參加本次比賽。

這場比賽的規則本身就極具挑戰性——使用僅3.5B參數的小模型，與70B級別的超大規模模型正面交鋒。而3.5B基礎模型本身存在以下問題：

?語言劣勢：評測全部采用中文，而3.5B模型在中文理解方面存在明顯短板；

?知識不對等：題目內容聚焦于大模型行業的專業知識，這正是70B模型訓練時的核心優勢領域；

?資源稀缺：可用原始數據僅有20條，微調時間只有短短3小時。

面對以上問題，神州問學團隊快速設置了一套系統化、精細化的技術方案，最終以53%的贏率取得第一輪勝利。

神州問學團隊提交的模型贏率53%位居第一

針對3.5B模型在中文支持、邏輯推理、多跳任務和知識廣度上的四大短板，神州問學采取了三個關鍵策略：

一是，知識蒸餾的“精準手術刀”。

神州問學團隊為蒸餾的知識設計了“問答—邏輯鏈—證據片段”的三元組知識形式，并通過多次人工和機器的交叉檢查確保注入到3.5B模型中的質量。

這一過程并非簡單的知識復制，而是像外科手術一樣精準地提取并植入關鍵信息。同時，他們還構建了“知識拓撲網”，補充相關文檔資料，從而有效擴展了小模型的知識覆蓋范圍。

二是，思維鏈的“量子糾纏”改造。

整場比賽只有三小時，為3.5B模型注入思維鏈是否可行是對團隊整體戰略，技術方案，執行力的考驗。神州問學團隊面對3.5B基模的天然不足，采用部分樣本輕思考的方案，對精選的樣本注入拆解問題、檢索概念、驗證邏輯、生成結論的能力，使3.5B模型在三小時內具備了遠超其參數規模的推理能力。

三是，動態提示詞的“戰場指揮官”系統。

在下午進行的現場評測環節，評委和觀眾共同見證了一場高水平的實時應答比拼。面對6道題目，各參賽隊伍有60秒時間理解和設計提示詞。神州問學團隊以深厚的大模型落地經驗面對6道題目分別給出了針對性的prompt，在3.5B小模型200字小窗口的苛刻條件下對每一條問題都給出的優質回答，獲得現場評委和AI雙高分，最后以179分取得絕對勝利。

神州問學團隊以179分位居第一

過去我們習慣于“參數越大越好”的思維定式，但在實際業務中，700億參數的大模型雖然強大，卻往往存在大量冗余計算。相比之下，一個經過知識提純、架構銳化和持續進化的小模型，在部署成本、響應速度和可控性方面更具優勢。

這場比賽的勝利也彰顯了神州問學卓越的小模型調優能力，當行業沉迷于千億參數競賽時，神州數碼憑借深厚的產業洞察直指本質：企業級AI落地的核心矛盾，在于技術能力與場景痛點的精準適配——而非算力的競賽。 其創新性架構構建了雙重認知引擎：以通用大模型為基座拓展認知廣度，以精調小模型為觸手穿透場景深度，再通過動態路由實現算力的智能協同。

這套"廣度奠基、深度攻堅、資源智配"的三位一體范式，助力企業AI的真正落地。

在這場以小博大的比賽中，神州問學展示的不只是技術實力，更是一種思維方式的轉變。AI的未來，不在于誰擁有最多的算力，而在于誰能用最少的資源創造最大的價值。

隨著AI進入2.0時代，真正的競爭將不再局限于模型大小，而是轉向如何高效、精準地解決實際問題。