小语言模型的能力特征主要表现为本地可部署性与环境适应性，高效定制化与快速适配，低延迟、低运维成本，语义压缩与结构化任务表现优异；技术基础为知识蒸馏、剪枝与量化、参数共享与低秩分解。当前，图书馆智慧化服务面临现实需求：任务的多样化与语义复杂性构成基本挑战，数据隐私与本地部署的刚性需求凸显，低门槛运维与可持续发展能力是技术方案落地的前提。但是大语言模型应用在图书馆中存在以下瓶颈：技术与资源门槛的高度集中化，云端依赖与数据隐私风险的固有矛盾，大语言模型的通用性在某种程度上成为定制化的障碍。因此，小语言模型的场景适配优势得以凸显，如本地化部署与隐私保护优势，在任务定制与领域适配上的灵活性，在成本效能与运维友好性上的优势。未来，结合小语言模型的面向特定任务的适配能力与图书馆的知识组织优势，构建涵盖采访辅助、自动编目、个性化推荐、智能咨询等多任务协同的智慧服务体系，将成为推动公共文化机构智能化转型的重要方向。