大模型正在从"能用"走向"好用"。几乎每个团队都希望把旗舰模型的能力装进自己的业务，但百亿、千亿参数模型带来的推理成本、响应时延和部署门槛，让大量场景停留在试点阶段。模型蒸馏是当下最直接的答案：让强大的教师模型先"做一遍题"，再把能力沉淀到小一个量级的学生模型中，用更小的模型换来成本与时延的数量级下降。
今天，阿里云人工智能平台 PAI 模型蒸馏模块正式发布场景化蒸馏新能力：在端到端蒸馏流水线之上，推出一系列开箱即用的场景化蒸馏模板，把蒸馏从"算法专家的手艺活"，变成"选一个模板就能开工"的产品化能力。
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PAI 提供基于自研 EasyDistill2 算法库的零代码、端到端的模型蒸馏服务，将教师模型能力迁移至更轻量的学生模型，覆盖数据构建、训练与部署的完整闭环，全程无需自建任何管线：
教师模型选择：通过 PAI Token 服务直接调用在线教师模型，或接入 PAI-EAS 上自部署的模型服务；
蒸馏数据构建：由教师模型面向目标数据生成高质量响应，自动构建蒸馏训练数据集；
学生模型训练：基于 PAI-Model Gallery 开源模型一键微调，配套容错诊断与产物管理，训好的模型可直接部署上线。
蒸馏后的学生模型在部分场景下可实现推理成本降低 75%+、推理速度提升 5x+。同时，PAI 模型蒸馏提供企业级的过程管理：灵活配置（表单配置 + YAML 算法配置）、一段式/两段式灵活流水线、多教师模型协同，任务进度、日志、监控、指标与产物统一呈现，全流程可管可控。
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此前 PAI 已提供通用的模型蒸馏管线，通用蒸馏管线的能力毋庸置疑，但痛点在于配置不够灵活：数据怎么合成、怎么评分、怎么过滤，都依赖算法经验。场景化蒸馏的做法，是把 PAI 算法团队沉淀的最佳实践固化为模板。
平台预置一批开箱即用的场景化蒸馏模板。每个模板将「合成 · 生成 · 评估 · 过滤 · 构建」等原子算子编排为端到端流水线，选择场景即可复用最佳实践配置，快速产出 SFT / DPO / 多模态训练数据。
使用时只需三步：选择模板、完成基础配置（教师模型、数据与输出路径）、提交任务。平台即按模板流水线自动完成数据合成、生成、评分、过滤与构建，并可无缝衔接学生模型训练。每个模板自带最佳实践默认的算法配置：新手直接默认配置开箱即用，进阶用户可深度定制全部算法参数；各阶段中间产物均保存可查，数据质量一目了然。
首批上线的场景模板覆盖6大高频场景：
此外，经典的通用蒸馏模板依然保留：经典三步式蒸馏管线，基于已有数据集与教师模型自定义生成蒸馏数据并训练学生模型，适合大多数通用蒸馏需求。
值得一提的是，我们在陆续上架更多场景的蒸馏模板，覆盖各类业务需求。
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场景化模板不只是"流程封装"。流水线内置的细粒度评估与过滤策略（LLM-as-a-Judge 定量评测、真实沙箱验证等），让蒸馏数据"对且精"而不是"多就好"，从而带来效果与成本的双重收益。以下为三类场景的实测数据，可看出 PAI 模型蒸馏的方案优势：
推理场景：以 Qwen2.5-3B 为学生模型、Qwen3.5-Plus 为教师模型，思维链推理蒸馏流水线（生成 → RV/CD 评分 → 筛选）对比标准的单阶段蒸馏：在GSM8K，MATH等典型benchmark数据集上，在保持准确率基本一致的前提下，数据构建 Token 消耗节省约 29%～35%，训练数据量节省 70%～80%。
Agent / Coding 场景：在达到相同测试准确率的前提下，得益于数据质量的提升，Coding Agent 蒸馏流水线所需训练数据 Token 仅为标准蒸馏方案的约 1/11（11.56M vs 129.43M，降低约 91.1%），训练轨迹从 500 条降至 100 条；Coding 难题解决率从 56.1% 提升至 91.1%。更值得一提的是，随着优质轨迹持续积累，测试准确率还可进一步提升。
AIGC 文生视频场景：生成前先做质量打分与语义去重，筛除低潜力、冗余的种子数据，省下昂贵的视频生成调用；管线合成与增强的 caption 又让更多生成数据可用于训练。最终在达到相同评测指标的前提下，综合视频生成调用成本可降低 37%（API调用次数）。
降本的背后，是流水线中一系列工程化的"精打细算"：在线监督教师模型的执行状态，发现反复试错、长时间无进展即提醒纠偏乃至及时止损；难题自动切换多教师、换思路继续探索；所有轨迹经真实沙箱验证，只保留"做对且有用"的关键步骤。每一分 Token，都花在刀刃上。
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模型蒸馏的价值，在于让"大模型能力"沉淀为"可规模化交付的小模型"——更低成本、更低时延、更易部署。场景化蒸馏现已在 PAI 控制台全面上线：登录人工智能平台 PAI 控制台，进入模型蒸馏模块，选择一个场景模板，让你的业务用上"轻装上阵"的大模型能力。
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