Challenging the Scale Paradigm: Small Language Models in Multi-Agent Architectures for Enterprise Business Intelligence - Moralles, Cassiano; Costa, Luis Antonio L. F. da; Silva, Ederson Passos; Prado, George Lucas Ebertz; Schardosim, Taimisson de Carvalho; Rigo, Sandro José; Kunst, Rafael; Souza, Vinicius Costa de; Roehrs, Alex (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2026)
A suposição predominante de que modelos de linguagem maiores oferecem desempenho superior impulsionou uma corrida insustentável em direção a arquiteturas com trilhões de parâmetros. Este estudo desafia esse paradigma por meio da avaliação empírica de Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs, de 1 a 8 bilhões de parâmetros) em comparação com seus equivalentes maiores (até 30 bilhões de parâmetros) em configurações multiagentes para inteligência de negócios. Avaliando 7 modelos em 10 categorias de tarefas e 24 configurações multiagentes, demonstramos que os SLMs atingem taxas de sucesso de 100% nos cenários avaliados enquanto reduz o custo computacional em até 97%. De forma crucial, descobrimos que o aumento do número de agentes não garante um desempenho melhor: configurações com 7 modelos alcançaram apenas 50% de taxa de sucesso com latência 20 vezes maior do que configurações com dois SLMs. Nossa métrica agnóstica à infraestrutura (token-segundos) revela que o menor modelo (Gemma-1B) atinge uma eficiência 44 vezes maior do que o maior (Phi-4-Reasoning+). Essas descobertas corroboram o ”Princípio da Suficiência Mínima” e sugerem uma redução significativa na latência (aproximadamente 94% mais rápida) e na eficiência de tokens (aproximadamente 55% menos tokens) por meio da adoção do SLM, com implicações significativas para a implantação sustentável e acessível de IA.