​​大模型的大小取决于参数量，通常以数十亿到上万亿参数衡量，存储需求因精度而异，大型模型如GPT-4甚至需要服务器集群支持。​​

大模型的参数规模从几亿到上千亿甚至万亿不等。参数是模型的核心，决定其学习复杂模式的能力，更多参数通常意味着更强的性能。例如，Meta的Llama 2-70B模型包含700亿参数，存储需140GB（FP16格式），而Google的Gemini Ultra（1.8万亿参数）理论规模达惊人级别。

模型大小直接影响存储和计算资源需求。全精度（FP32）每个参数占4字节，半精度（FP16）占2字节，量化技术（如Int8或Int4）可大幅压缩体积，如7B参数模型经Int4量化后仅8GB，适合低显存设备运行。性能提升伴随精度损失，需权衡实际需求。

模型类型与任务需求进一步定义其“大小”。7B-13B参数的模型（如Qwen、LLaMA）可本地部署，满足基础对话；30B-70B参数需高性能设备，适用于专业场景；千亿参数模型（如Hunyuan大模型）依赖云计算，服务于复杂推理与生成任务。

量化技术是突破硬件限制的关键，通过压缩参数表示提升运行效率。例如，Qwen 14B的Int4版本显存占用从28GB降至10.5GB，大幅降低本地运行门槛。混合专家架构（如DeepSeek-V3）仅激活部分参数，平衡了性能与效率。

大模型并非越大越好，其应用受成本、硬件和实际需求制约。小型模型适合边缘设备，大型模型需云端协作，用户需结合任务复杂度与资源配置选择合适方案。