研究:智能家居智能体多数调用无需前沿大模型
原文标题:Not Every Call Needs a Frontier Model: Per-Call-Site Evaluation of Small Language Models in a Deployed Agentic Home-Automation System
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论文在开源智能家居框架 Wactorz 的五个 LLM 调用点上评测 9 个 0.8B 至前沿模型,发现能力排序因调用点而异,大模型并非全面更优。最佳本地模型在五个调用点中的四个与托管模型无统计差异,仅代码生成拉开差距。按调用点路由本地模型可达 91.8% 准确率,仅托管两个生成类调用点即可用 28% 成本达到同等效果。
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智能家居五调用点实测:最佳本地模型四站点与托管模型无统计差异
- •在Wactorz五个LLM调用点评测9个0.8B至前沿模型,用生产提示与两套真实Home Assistant,共2520次评分调用
- •能力排序因站点而异,一个4B模型在接地执行上反而不如其2B同门
- •仅代码生成拉开差距(对小托管模型p=0.039,对前沿模型p=0.002)
- •按站点路由本地模型达91.8%准确率,仅托管两个生成类站点可用28%成本达到同等效果
- •小模型在actuation上出现安全退化:Gemma4 E2B对非自有设备87.2%仍执行,另一模型则全部拒绝
为什么重要:「一个最强模型服务所有调用点」被数据证伪,按站点路由既省钱又暴露小模型的安全失败模式,对智能家居与边缘agent部署很实用。
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