大模型规模通常以 参数量（Billion，简称B） 为单位衡量，具体如下：

1. 单位定义

   • "B"代表十亿（10^9），例如7B表示70亿参数，175B表示1750亿参数。

2. 常见规模分类

   • 小型模型 ：参数量在几百万到几亿之间，适用于特定领域。

   • 中型模型 ：参数量几十亿到上百亿，处理复杂任务表现较好。

   • 大型模型 ：参数量超千亿，如GPT-3（175B）、DeepSeek V3（685B），具备强语言理解与生成能力。

3. 参数规模与性能关系

   • 通常参数量越大，模型在语言理解、生成连贯性及多任务泛化能力上表现越强，但需匹配硬件资源（如显存需求）。

4. 应用与市场趋势

   • 2024年全球大模型市场规模达280亿美元，中国市场规模预计2027年突破1000亿元。

   • 北京作为大模型发展核心城市，拥有全国超半数10亿参数规模以上企业。

总结 ：大模型规模以参数量（Billion）为单位，规模越大性能越强，但需考虑硬件限制。当前市场呈现快速扩张趋势，应用场景日益广泛。