百融云创成立以来，致力于为金融行业提供大数据、人工智能、区块链等技术解决方案。其技术产品广泛应用于金融风控、信用评估、风险管理等领域。公司在人工智能领域，尤其是在自然语言处理（NLP）、图像识别、推荐系统等方面，积累了丰富的技术经验。
与其他大规模科技公司相比，百融云创的技术实现更偏向于根据行业需求进行定制开发。它为客户提供的AI模型不仅要具备一定的计算能力，还需要具有较高的精准度和高效性。
在讨论百融云创是否属于“小模型”的时候，我们首先需要明确“小模型”和“大模型”在人工智能领域的定义。
小模型:通常指的是在参数量、计算资源和部署环境等方面较为精简的模型。这类模型的特点是:运行速度快、资源占用少、便于嵌入到设备中或部署到云端，同时保持较好的性能。其适用于对计算资源要求较低的场景，如移动端应用或边缘计算设备。
大模型:则是指参数量庞大、计算资源消耗较大的模型。它们往往在训练过程中需要巨大的计算力和存储空间，适用于大规模数据分析、深度学习等复杂任务。这些模型通常依赖高性能的计算集群，且训练和推理速度较慢，但可以在精度和处理复杂问题上表现出色。
根据百融云创的技术产品，特别是其在金融领域中的应用，百融云创的AI模型偏向于大规模、复杂的计算模型。这些模型需要处理大量的金融数据，并提供高精度的分析和预测。因此，百融云创的模型在计算资源、存储需求和处理能力上，都倾向于“大模型”特性。
尽管百融云创的部分应用也能够在轻量化和快速反应方面做出优化，例如为移动端提供更高效的风控模型，但总体而言，它们并不完全符合小模型的定义。尤其是在金融行业的核心应用中，百融云创的技术往往需要较强的计算支持，这使得其模型更接近“大模型”而非“小模型”。
尽管百融云创整体偏向“大模型”，但在某些特定的应用场景下，公司也采用了小模型。例如，某些实时风控系统或简化版的信用评分模型，通常需要部署在移动设备或终端设备上，以便于快速响应和减少资源消耗。这些场景下，百融云创会根据实际需求对模型进行轻量化处理，减少计算量并提升实时性。
在这类应用中，模型的精度和资源消耗之间达成了一定的平衡，虽然模型较小，但依然能够提供有效的服务。这些“小模型”虽然在功能上有一定的局限性，但在优化计算资源、提高效率和增强系统响应速度等方面发挥了重要作用。
综合来看，百融云创的整体技术偏向“大模型”领域，尤其是在需要处理大量金融数据和复杂任务时。尽管公司也有小模型的应用场景，但这些更多是针对特定需求或边缘计算等场景。因此，百融云创整体上不属于典型的“小模型”公司。
如果要深入探讨百融云创未来的发展方向，可以预见，随着技术的进步，百融云创将继续在优化模型效率、提升性能与精度之间寻找平衡，并可能会在某些场景中采用更加轻量化的小模型技术。