AI科普:带你看懂AI大模型的“参数规模”与“激活参数”


AI科普:带你看懂AI大模型的“参数规模”与“激活参数”

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我们在看一些新的大模型发布的时候,经常会听到什么“175亿参数”、“1万亿参数”,提起来很厉害的数字。那这些听上去很庞大的数字但到底代表什么?

是不是参数越多,模型就越强?还有一种新词叫激活参数,又是什么意思?今天,我们就来一起拆解这个AI术语背后的秘密。



01. 什么是“参数规模”?


通俗来说,AI大模型就像是一个拥有上亿甚至上千亿神经元连接的大脑,而“参数”就是这些连接中的权重。

  • 🤖 参数规模(Parameter Size):指的是模型中所有可以训练的数值(权重和偏置)的总数。

  • 🧠 数量越多,模型的“容量”越大,能学到的知识也更多。

  • 💬 在语言模型中,参数越多,理解能力、语言生成能力理论上会更强。


举个例子:

  • GPT-2:1.5亿参数

  • GPT-3:175亿参数

  • GPT-4:据估超过1万亿参数(1T)




02. 什么是“激活参数”?


近年来,AI大模型进入了“专家混合”(Mixture of Experts, MoE)架构时代:

模型里有很多“专家模块”,每次输入时只调动其中一部分进行推理,就像多个大脑团队轮流上岗,节省资源。


于是,就有了另一个概念:

  • 🔌 激活参数(Active Parameters):指的是模型在一次推理过程中实际用到的参数数量

  • ✅ 节省算力的同时还能保持性能,是当前高效大模型的重要技术路径。




03. 主流AI模型参数对比一览

为了更直观地理解,我们整理了一张截至2025年7月的主流AI模型参数对比表:

模型名称

发布机构

总参数规模(估)

激活参数(估)

架构类型

是否开源

GPT-3

OpenAI

175B

175B

Dense

GPT-4(估)

OpenAI

~1T

~200B

MoE

GPT-4o

OpenAI

未公开

未公开

多模态/MoE?

Claude 3 Opus

Anthropic

~1T

~200B

MoE

Gemini 1.5 Pro

Google DeepMind

~1.6T

~60–180B

MoE

PaLM 2-ULTRA

Google

540B

540B

Dense

Grok-1.5V

xAI(马斯克)

~300B(估)

未公开

Dense/MoE?

DeepSeek-MoE

DeepSeek

560B

12.8B

MoE

Yi-34B

01.AI

34B

34B

Dense

Qwen 2-72B

阿里巴巴

72B

72B

Dense

💬 注:1B = 10亿,1T = 1万亿=1000B



04. “参数多”和“聪明”划等号吗?

不完全是。

  • 参数多 ≠ 一定更聪明,还需要看模型的训练数据质量、算法架构和推理机制。

  • 激活参数少的 MoE 模型可以用更少算力跑更大的脑子,比如 DeepSeek-MoE 每次只用12.8B,却能对标更大模型的表现。



05. 未来趋势:稀疏激活,效率为王

随着算力成本持续上升,AI行业正从“堆参数”转向“用得巧”:

  • ✅ 多数顶级大模型都开始采用 MoE 架构

  • ✅ 只激活部分专家,节能环保

  • ✅ 性能依旧强劲,推理成本更低


这也是为什么 GPT-4、Claude 3、Gemini 都不再全量激活所有参数——聪明的大脑不需要每次都全员上岗!



📌 小结


术语

定义

比喻

参数规模

模型中所有可学习的参数总数

一个大脑的“所有神经连接”

激活参数

每次推理中实际用到的参数数量

这个大脑这次用到的“神经区域”

未来,我们将看到越来越多“超级大模型”以更聪明的方式服务现实世界。你不需要1万个专家全体上岗,只要挑对两个就能给你答案——这,才是AI的智慧。


—— AI科普:带你看懂AI大模型的“参数规模”与“激活参数” End AI科普:带你看懂AI大模型的“参数规模”与“激活参数” ——


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