​​豆包大模型的参数量备受关注，目前其大模型参数量约为1300亿（130B） ，而豆包1.5·深度思考大语言模型总参数为200B ，采用混合专家模型（MoE）架构，实际激活参数仅有20B​​。

豆包大模型参数量在不断发展变化中，参数量是衡量大模型规模和能力的一个重要指标。豆包在不断优化和迭代，致力于通过架构创新、训练方法改进等方式提升性能和效果，为用户提供高质量的语言交互体验。

其不同版本的参数量有所不同，早期网络资料显示参数量约为1300亿（130B）。而到了豆包1.5·深度思考大语言模型，总参数达到200B ，不过它采用MoE架构，实际激活参数仅有20B。这种设计使其在性能与成本之间找到了完美平衡。与传统大模型架构相比，MoE架构通过分工协作，每个专家模型专注于特定领域的任务，使得模型在保持高性能的显著降低了资源消耗。
豆包大模型在不断进化，不管是早期约1300亿（130B）的参数量，还是后来豆包1.5的200B总参数（20B激活参数），都体现了其背后团队在技术研发上的努力和创新，也为其在各领域的应用提供了坚实的技术支撑。