参数量和模型大小直接相关：参数量越大，模型通常占用存储空间越大，计算复杂度也越高，但并非绝对线性关系，还受参数数据类型、模型结构压缩技术等因素影响。

1. 参数量的定义与计算
   参数量指模型中可训练变量的总数，例如全连接层参数量为输入维度×输出维度。模型大小通常以存储这些参数所需的字节数衡量，例如32位浮点参数每个占4字节，参数量为1亿的模型约占用400MB。

2. 数据类型与存储效率
   采用低精度数据类型（如16位浮点或8位整数）可显著减小模型体积。例如，将32位参数转为16位后，相同参数量下模型大小减半，但可能影响精度。

3. 模型结构的影响
   稀疏化（如剪枝）和共享参数（如Transformer的注意力机制）能在参数量不变时减少实际存储占用。例如，剪枝后部分参数为零，可通过压缩格式存储，降低模型文件体积。

4. 参数量与性能的权衡
   增加参数量通常提升模型表达能力，但可能引发过拟合或硬件资源瓶颈。实践中需平衡模型大小与推理速度，例如移动端部署常选择参数量小于1亿的轻量模型。

理解这一关系有助于优化模型设计：根据任务需求选择合适参数量，结合量化、剪枝等技术实现高效部署。