大模型参数量的选择并非越大越好，而是需要根据实际应用场景、计算资源和性能需求综合权衡，通常百亿级参数已能满足多数企业需求，同时兼顾效率与成本。

1. 参数量与性能的关系
   参数量直接影响模型的学习能力和表达复杂度，但并非线性增长。千亿参数虽能提升语义理解能力，却伴随计算资源消耗剧增。例如，Llama 2 70B模型需约42GB显存，而百亿参数模型（如Orion-14B）在微调后同样能高效处理专业任务。

2. 业务需求优先
   通用场景下，超大参数模型可能“过拟合”简单任务，浪费资源；垂直领域（如医疗、金融）中，针对性优化的中等规模模型反而表现更优。企业应优先选择与行业匹配的数据集和架构，而非盲目追求参数规模。

3. 资源与成本平衡
   参数翻倍可能导致训练成本指数级增长。中小型企业可借助量化技术（如4位量化）或模型压缩，在有限资源下实现高性能。例如，百亿参数模型结合RAG技术，既能降低部署门槛，又能保持响应速度。

总结：参数量的选择需以“够用且高效”为原则，结合领域特性、硬件条件及长期运维成本，动态调整优化策略。