咱QwQ 32B就够了？Llama4还要2000B？！

推荐语

参数规模之争，AI领域的军备竞赛。探索不同参数量级模型的适用场景。

核心内容：
1. 参数规模与模型能力的关系和发展趋势
2. QWQ-32B与Llama4 Behemoth模型的特点和适用场景
3. 针对不同业务需求选择模型和参数的策略

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

    首先结论：参数越大，模型能力越强，这个结论持续有用，scaling law 并没有失效，堆参数依然可以提高模型能力。

    在AI领域，模型参数的“军备竞赛”似乎永无止境，你追我赶，马上会有，R2、GPT-5、Qwen3 、文心-5卷起来，重点卷多模态，多模态计算量更大，低精度混训更加重要...

    关于选择什么模型和多少参数，现在越来越有意思，我们认为moe适合聊天类场景，微调还是优先选择稠密模型，那玩意容易对齐，moe对齐就是“恶心他妈给恶心开门，恶心到家啦”，工作量太大，技术难度太高！

    一边是阿里巴巴的QWQ-32B，以320亿参数叫板行业巨头；

    另一边是Meta的Llama4，祭出2万亿参数的“巨兽”Behemoth。

    为什么有人觉得“小参数够用”，而另一些人却追求“参数爆炸”？

    基本原则，如果是聊天助手类需求，肯定是模型参数越大越好，因为大家平时体验的就是大参数，如果内网私有化部署一个小参数，大家体验肯定干不好，特别是领导体验《他因选DeepSeek 70B 体验差，被开除》。聊天这个需求很尴尬，领导一旦体验了公网的高智商，就很难再体验差的！

    如果其他任务或者精调，为了方便32B也许够用！

   瑞士军刀：  QWQ-32B，麻雀虽小，五脏俱全

    1.强化学习（RL）调教：它像一位“做题家”，通过数学题和代码测试的反复锤炼，用结果反馈优化推理能力，最终在数学（AIME24）和编程（LiveCodeBench）任务中比肩参数量更大的DeepSeek-R1。  

     2.精准量化技术：通过4位量化（Q4_K_M），显存占用仅22GB，一张魔改的2080Ti显卡就能跑起来，堪称“消费级显卡的福音”。  

    小参数适应的场景一定是强规则性质的，约束越多越好的业务场景，比如代码生成、数学解题、轻量级对话助手——就像一辆灵活的小电驴，穿街走巷毫无压力。

    就想是一把瑞士军刀，虽然什么都能干，但是什么都不太强，或者专业技能增强容易，微调也方便。

  星际战舰派：  Llama4 Behemoth，巨兽的野心，这玩意就是一个牛逼的教师模型，主要用来蒸馏学生模型，参数飙升至2万亿，Behemoth的目标已不仅是“解决问题”，而是解决遇到的一切问题。

    原生支持文本、图像、视频的早期融合，单次处理8张图像，视觉推理精准如“鹰眼”。  

    作为教师模型的，蒸馏技术的“导师”，通过共蒸馏技术将知识压缩传递，带动家族整体进化。  科研计算、跨模态内容生成、企业级复杂系统——好比超级计算机，专攻“高精尖”难题。

        一分钱，一分货，这玩意还是看场景：

    如果有聊天助手类的业务，强烈建议，参数模型越大越好，只要硬件成本抗的住，无限大都行；

    如果是微调类行业模型，尽量不要选择moe，moe微调对齐就是一个灾难片，最好选择一个稠密模型，基于行业数据自己做微调训练，得多自己行业的模型。

    最近遇到好几个案例，集成商采用某个开源软件给客户微调moe 671B模型，调完之后效果还不如原版好用，找到我们，我们给他们两个选择，0成本方案，直接用回原版，或者接受我们的报价方案，最后预算不够，不了了之啦。

    moe 671B微调死贵，不仅仅算力贵，人也贵，我们做这个事的都是中科院、清北毕业的博士和博士后，死贵死贵的！

    有的时候，有些业务就是初生牛犊不怕虎，吃亏是福！！        

    总结记住：

    想省事，不要微调，选择参数越大越好，直接原生应用，直接做外围应用，比如RAG，效果好，难度低，立竿见影！

    想微调，尽量不选moe，选择一个参数越小越好的稠密模型（满足需求的前提下），容易对齐，不容易翻车！

    能在671B基础上微调并且对齐，做出很好效果的技术团队，技术实力那想当哇塞，项目金额低于1000个w的别都别想！