Riktig størrelse på modeller: Når mindre store språkmodeller slår større

Det er ikke lenger bare om å velge den største språkmodellen du kan finne. I 2025 er det snarere om å velge den riktige modellen. Mange tror at en modell med 70 milliarder parametere må være bedre enn en med 7 milliarder. Men det er ikke sant - i mange praktiske situasjoner, spesielt i virksomheter, er den mindre modellen langt bedre. Den er raskere, billigere, og ofte mer pålitelig for de oppgavene du faktisk trenger å løse.

Hvorfor større ikke alltid betyr bedre

Større modeller, som LLaMA 2 70B eller GPT-5, har mange parametere. Det gir dem evnen til å forstå komplekse sammenhenger, skrive lange rapporter, eller tenke i flere trinn. Men det kommer med en pris. De krever mye mer minne, strøm og regnekraft. En modell som LLaMA 2 70B kan kreve over 140 GB VRAM bare for å kjøre - det betyr at du trenger flere dyre GPU-er, høyere strømregninger, og lengre ventetider. For mange virksomheter er det som å bruke en lastebil for å kjøre til butikken.

I stedet for å bruke en stor modell overalt, velger bedrifter nå modeller som passer til oppgaven. Hvis du trenger å svare på en enkel kundeservice-spørsmål, hente ut en dato fra en database, eller oversette en setning i sanntid - så trenger du ikke en modell som kan skrive en doktoravhandling. En modell som Mistral Small (24B) eller Llama 3.2 (3.2B) klarer dette bedre, raskere og for en brøkdel av prisen.

Eksempler der små modeller vinner

La oss se på noen konkrete tilfeller der mindre modeller har slått større:

• En teknisk leverandør i Tyskland bruker Llama 3.2 3B på en Jetson Nano (en liten datamaskin for roboter) for sanntidsoversettelse av maskininstruksjoner. De oppnår 12 tegn per sekund - noe som ville vært umulig med en 7B+ modell.
• En norsk kundeservice-løsning skiftet fra en 70B-modell til Mistral Small (24B). Respons-tiden gikk fra 89 ms til 23 ms. Samtidig sank kostnadene med 68 %.
• En sykehusløsning i Sverige bruker en 7B-modell for å analysere pasientnotater. Den er 19 % nøyaktigere enn en større generell modell, fordi den var finetuned for medisinsk språk - ikke for å svare på alle mulige spørsmål.

Hvordan modeller blir smartere uten å bli større

Det er ikke bare fordi små modeller er lettere. De er også bygget bedre. Noen av de mest effektive modellene i 2025 bruker en teknikk kalt Sparse Mixture of Experts (SMoE). Mixtral 8x7B har for eksempel 141 milliarder parametere i alt - men bare 39 milliarder blir brukt for hvert spørsmål. Det betyr at modellen er like kraftig som en større modell, men kjører som en liten.

Gemma 3, som ble lansert i mai 2025, har redusert sin «sliding window» fra 4096 til bare 1024 tegn. Det betyr at modellen fokuserer på den mest relevante delen av teksten i stedet for å lese gjennom hele dokumentet. Det gjør den raskere og bruker mindre minne - uten å miste presisjon.

Og så har vi Qwen-2.5-7B-Instruct-1M. Denne modellen har bare 7 milliarder parametere, men kan håndtere én million tegn i kontekst. Det er mer enn mange større modeller. Det er ikke fordi den er større - det er fordi den er smartere bygget.

Kostnader som ikke blir sett

Det er ikke bare strøm og GPU-kostnader. Det er også tid. Å trene en modell som LLaMA 2 70B kan ta 48-72 timer på en enkelt A100 GPU. En modell som Mistral 8x7B tar 6-12 timer. Det betyr at utviklere kan teste, endre og forbedre modeller i løpet av en dag - ikke en uke.

Det er også dokumentasjon. På Hugging Face får modeller under 10 milliarder parametere gjennomsnittlig 4,7 av 5 poeng for dokumentasjon. Større modeller får bare 3,9. Hvorfor? Fordi små modeller er enklere å forstå. De har tydeligere eksempler, bedre forklaringer, og en mer aktiv community. På GitHub har modeller under 10B gjennomsnittlig 2 300 bidragsytere - mot bare 850 for større modeller. Det betyr raskere hjelp, raskere feilretting, og raskere produksjonssetting.

Hvem bør bruke små modeller?

Det er ikke bare for små bedrifter. Store selskaper bruker dem også - fordi de fungerer bedre for konkrete oppgaver:

• Helsetjenester: 82 % av norske og svenske sykehus bruker modeller under 7B for pasientnotater, diagnostiske forslag og kliniske rapporter.
• Produksjon og logistikk: Fabrikker bruker små modeller for å lese maskinlogg, identifisere feil, og forutsi vedlikehold - ofte på enheter med begrenset regnekraft.
• Kundeservice: 92 % av brukerne sier at lavere hostingkostnader er den største fordelen. 87 % sier at respons-tiden er mye bedre.
• Utdanning og forskning: Universiteter bruker 0,6B-modeller som Llama 3.2 0.6B for å lære studenter hvordan modeller fungerer - fordi de kan kjøre på vanlige laptopper.

Hvornår bør du likevel velge en stor modell?

Det er ikke alle tilfeller. Store modeller er fortsatt nødvendige når:

• Du trenger å analysere et 100-siders juridisk dokument og trekke ut flere kontraktspunkter i ett trinn.
• Du bygger et system som må tenke i flere trinn - som å lage en økonomisk modell basert på markedstrender, regelverk og historiske data.
• Du jobber med komplekse forskningsprosjekter som krever generering av nye hypoteser.

Men selv her kan du bruke en hybrid-løsning: En liten modell for å forberede og strukturere data, og en stor modell bare for det siste trinnet. Det er ofte den mest effektive måten.

Hva sier dataene?

Gartner rapporterer at 68 % av alle nye AI-deployments i 2025 bruker modeller under 20 milliarder parametere. I 2024 var det bare 32 %. Forrester forventer at markedet for små modeller vil vokse med 142 % til 2026 - til 28,7 milliarder dollar. Samtidig vil markedet for store modeller bare vokse med 34 %.

I Europa er det også en reguleringseffekt. EU’s AI Act krever at AI-systemer kan auditeres. Små modeller har enklere logg, tydeligere datakilder og mindre kompleksitet - noe som gjør godkjenning 43 % raskere.

Hvordan velge riktig modell for deg

Her er en enkel veileder:

1. Spør deg: Hva er det enkleste du må gjøre? Hvis det er et enkelt svar, en oversettelse, eller en kategorisering - velg en modell under 7B.
2. Test med en modell som Mistral Small (24B) eller Llama 3.2 3B. De er åpne, gode dokumentert, og kjører på en enkelt GPU.
3. Ikke velg en modell bare fordi den er stor. Velg den som klarer oppgaven med minst ressurser.
4. Hvis du trenger lang kontekst, se på Qwen-2.5-7B-Instruct-1M - den har millioner av tegn, men bare 7 milliarder parametere.
5. Ikke trene en 70B-modell på en enkelt GPU. Bruk cloud-tjenester bare hvis du virkelig trenger det.

Feil som folk gjør

Mange feiler på tre punkter:

• De velger stor fordi de tror det er «sikkert». Men en stor modell som ikke er finetuned for din bransje gir ofte dårligere svar enn en liten modell som er.
• De ignorerer latency. Hvis kunden må vente 80 ms, så er det ikke teknisk et problem - det er et brukerproblem. Små modeller gir 20-30 ms.
• De tror at «mer parametere = mer intelligens». Men intelligens kommer fra riktig design, ikke størrelse. En modell med 7B parametere og SMoE-arkitektur kan være smartere enn en 70B-modell med gammel arkitektur.

Hva kommer neste?

I 2026 vil 75 % av alle virksomheter bruke modeller under 20B parametere. Det er ikke fordi store modeller blir dårligere. Det er fordi små modeller blir bedre - raskere, mer effektive, og mer tilpasset. Arkitektur, ikke størrelse, er det som teller nå.

Du trenger ikke en supermodell. Du trenger den rette modellen. Og ofte er den mindre enn du tror.