​​大模型的一个显著特征是参数量、数据量和算力资源量庞大，这使其拥有强大的学习、推理、生成能力，可跨领域完成任务并实现人性化交互。​​

大模型的“大”主要体现在三方面：首先是参数规模呈指数级增长，例如GPT-3拥有1750亿参数，足以捕捉复杂模式和知识关联，类似人类大脑的神经网络结构；其次是训练数据规模庞大，如ChatGPT使用45TB多模态数据覆盖全领域知识，突破传统小模型的单一任务局限；最后是高算力需求，像云从从容大模型依托5000P算力实现秒级响应，显著提升训练与推理效率。这些特性使大模型具备跨模态理解、通用任务解决能力和自然语言交互体验，可胜任内容生成、智能辅助决策等复杂场景。

与小模型相比，大模型的优势在于无需为每个任务单独优化，通过微调即可适配多场景，并通过持续迭代逼近通用人工智能。但现阶段也存在成本高、依赖大规模标注数据、推理结果可能“幻觉”等不足，因此需要平衡开发与应用需求。未来方向可能是结合领域专用小模型构建生态，同时发展轻量化和国产自主技术以降低成本。

大模型代表了AI发展的里程碑，其核心价值在于通过资源整合突破传统AI边界，正在重塑行业智能化范式，未来将与物理世界深度融合推动生产力跃迁。