​​大模型参数中的“B”是“Billion”（十亿）的缩写，用于表示模型的参数量级。​​例如，7B代表70亿个可调节参数，这些参数是神经网络中的权重值，决定了模型的复杂度和能力。​​参数量越大，模型的理论表现越强，但同时也需要更高的计算资源和训练成本。​​

大模型参数的本质是神经网络中的权重矩阵，通过数学公式（如$y=Wx+b$）实现信息转换。参数以浮点数形式存储，规模直接影响显存占用和计算复杂度。例如，175B参数的模型处理2048个token需约716.8TFLOPs的计算量。

参数规模与模型性能呈正相关，但存在效率悖论。千亿级参数可能触发涌现能力（如复杂推理），但超过临界值后性能提升会放缓。小参数模型（如7B）适合终端部署，而百亿级（如70B-200B）在企业级任务中性价比最高。

选择模型时需平衡参数规模、硬件条件及任务需求。参数数量仅是评估维度之一，架构设计、数据质量同样关键。当前前沿模型已突破万亿参数，但生物类比显示，人脑突触数量（约100万亿）仍是AI未企及的高度。