本文系统阐述了大模型蒸馏的原理、策略与落地流程：以教师-学生范式与温度软目标为核心，结合响应/特征/序列级损失及离线为主的训练范式，达成可控精度回撤下的显存与时延显著下降；在工程侧叠加量化、图编译和推理队列优化实现端到端加速；给出评估指标、实验矩阵与A/B方法，辅以分布式训练与合规治理建议；在案例对比中总结常见加速与回撤区间，并指出多教师、序列级与结构化蒸馏的未来趋势与实践要点。===