大模型是什么意思？

大模型是「用海量数据训练出来的概率模型」：它从互联网文本、代码、书籍等数据中学习语言规律和知识模式，再根据输入预测并生成后续内容。模型的「智能」来自数据规模、参数规模和训练方法，而不是内置了某个知识库。

选型时通常关注六个维度：推理能力——复杂逻辑、数学和代码任务的表现；上下文长度——一次能处理多少文本，决定能否读完整份文档；多模态能力——是否支持图片输入理解、生成等；价格——按 token 计费，不同模型差异很大；延迟——响应速度是否满足业务要求；数据合规——训练数据、处理位置和隐私政策。

对普通用户来说，大模型的能力差异体现在日常使用中：DeepSeek 在推理和中文问答上表现突出，ChatGPT 生态完整、多模态覆盖广，豆包和通义千问中文体验好、免费额度大，Claude 擅长长文档和代码。选择时先明确任务类型，再对比价格和免费额度，而不是只看参数规模。

常见误区是把「参数越大越强」当作唯一标准：实际业务中，延迟、成本、上下文和数据策略往往比参数更重要。一个 7B 的小模型在特定任务上可能比千亿参数模型更实用，因为它更快、更便宜、更容易部署。