​​大模型的参数量级通常以十亿（B）、万亿（T）为单位衡量，是决定模型能力和资源消耗的核心指标，但并非越大越好，需权衡性能、成本和场景需求。​​

大模型的参数本质是神经网络中的权重和偏置，用于控制数据流转和输出生成，其规模直接影响模型的学习能力和任务复杂度。早期模型如BERT仅含1.1亿参数（110M），而现代大模型已扩展至千亿甚至万亿级别，例如GPT-3拥有1750亿参数，GPT-4传闻参数量高达100万亿。参数量级的增长使模型能捕捉更复杂的模式和规律，从而在文本生成、翻译、推理等任务中表现更优，但同时也显著增加了硬件需求和训练成本。

参数量级的提升并非永远与性能提升成正比，其边际效益会逐渐递减，甚至可能因过拟合或计算资源不足导致效率下降。行业内通常将10亿至千亿参数模型称为“大模型”，例如LLaMA-2系列涵盖7B至65B参数，而视觉、多模态大模型也遵循类似量级划分。优化技术（如稀疏化、量化）正在突破传统性能瓶颈，使得中小参数模型（如7B）通过架构创新逼近大模型的效果。

用户在评估大模型时，需综合考虑参数量与实际场景的适配性。尽管更大参数量可能带来更强的泛化能力，但实际效果还依赖数据质量、训练方法和推理优化。未来，轻量化与大模型将并存，分别服务于高算力需求与边缘计算场景，而用户选择时应关注具体性能指标而非单纯追求参数规模。