文章目录
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- [📊 1) Qwen 系列模型及参数量](#📊 1) Qwen 系列模型及参数量)
- [🧠 2) LLaMA 系列模型及参数量](#🧠 2) LLaMA 系列模型及参数量)
- [🧪 3) 工业界与科研中常选哪些模型？](#🧪 3) 工业界与科研中常选哪些模型？)
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- [🧩 A) 面向实习做微调实验（资源有限、可展示效果）](#🧩 A) 面向实习做微调实验（资源有限、可展示效果）)
- [🚀 B) 中等规模、具备较好能力（工业常选）](#🚀 B) 中等规模、具备较好能力（工业常选）)
- [📊 C) 如果只用 API/托管服务](#📊 C) 如果只用 API/托管服务)
- [⚙️ 实习微调项目建议](#⚙️ 实习微调项目建议)
- [🧠 小结（按用途快速选）](#🧠 小结（按用途快速选）)
下面给你整理出 Qwen2 / Qwen3 系列、LLaMA 系列（以 LLaMA2 及更新版本为主体）的模型完整型号与参数量 ，并进一步讲讲 工业界和实习/微调项目中常用的选择策略 （按实用、资源需求和效果来分）。😊
📊 1) Qwen 系列模型及参数量
📌 Qwen2 系列（阿里云 Qwen2）
来自官方开源发布，参数量覆盖从轻量到大型。(qwen-ai.chat)
| 模型名称 | 类型 | 参数量 |
|---|---|---|
| Qwen2-0.5B | Dense | ~0.5B（5亿） |
| Qwen2-1.5B | Dense | ~1.5B（15亿） |
| Qwen2-7B | Dense | ~7B（70亿） |
| Qwen2-57B-A14B | MoE | ~57B 总 / 14B 激活 |
| Qwen2-72B | Dense | ~72B（720亿） |
👉 其中 MoE 表示 Mixture-of-Experts 技术，大模型有效激活参数远低于总参数，从而降低推理成本。(qwen-ai.chat)
📌 Qwen3 系列（最新）
根据官方规格与社区信息，Qwen3 有 密集（Dense） 和 MoE 两类模型：(DEV Community)
| 模型 | 类型 | 参数量 | 激活 | 上下文长度 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-0.6B | Dense | 0.6B | - | 32K |
| Qwen3-1.7B | Dense | 1.7B | - | 32K |
| Qwen3-4B | Dense | 4B | - | 32K |
| Qwen3-8B | Dense | 8B | - | 128K |
| Qwen3-14B | Dense | 14B | - | 128K |
| Qwen3-32B | Dense | 32B | - | 128K |
| Qwen3-30B-A3B | MoE | 30B | 3B | 128K |
| Qwen3-235B-A22B | MoE | 235B | 22B | 128K |
✨ 有些平台还推出了 Qwen3-Next / Qwen3-Max 等更大参数/更高性能版本（如 80B、1T 级等），主要通过 API 提供，不一定开源。(digitalapplied.com)
🧠 2) LLaMA 系列模型及参数量
📌 LLaMA2（最常见的版本）
Meta 官方发布的 LLaMA2 通常包括以下参数规模：(维基百科)
| 模型 | 参数量 |
|---|---|
| LLaMA2-7B | 7B |
| LLaMA2-13B | 13B |
| LLaMA2-70B | 70B |
每个规模都有 基础（base） 和 Chat / instruction-tuned 版本可选，适合对话或任务微调。(维基百科)
📌 LLaMA3 系列（更新版本）
Meta 在 2024--2025 陆续发布了 LLaMA3 的多个版本：(维基百科)
常见参数：
| 模型 | 参数量 |
|---|---|
| LLaMA3-8B | 8B |
| LLaMA3-70B | 70B |
| LLaMA3.1-405B | 405B （非常大，通常只在研究/集群级别使用） |
LLaMA 系列还有 Vision / multimodal 版本以及少量 MoE 变体在 Meta 内部/合作项目中被提及，这里重点列出主流可用的。(维基百科)
🧪 3) 工业界与科研中常选哪些模型？
选择模型其实经常是根据 资源、任务类型和目标效果来权衡的，这里给你一个清晰的参考路线 👇
🧩 A) 面向实习做微调实验（资源有限、可展示效果）
📌 小规模/轻量模型（易在本地或单卡上训练/微调）
- Qwen3-4B / Qwen3-8B ：参数量适中，能体现多语言、逻辑能力强且可以用 AWQ / 8bit 量化本地跑。(DEV Community)
- LLaMA2-7B / LLaMA2-13B ：成熟开源大模型，生态完善，适合实习展示。(维基百科)
为什么用 4B/7B/8B：这些规模 显存需求合理（24--48GB VRAM 可跑），并且微调 + 推理成本低，便于结果展示。
🚀 B) 中等规模、具备较好能力（工业常选）
📌 中等到大规模模型
- Qwen3-14B / Qwen3-32B ：比 7--8B 强，对复杂推理、代码任务表现更稳。(DEV Community)
- LLaMA2-70B / LLaMA3-70B ：在企业内部 & 大模型 benchmark 中依然是标配，尤其用于生成任务。(维基百科)
- Qwen2-72B / Qwen3-235B-A22B（MoE 变体） ：适合 需要高能力推理 & 生成 ，但训练/部署成本高。(qwen-ai.chat)
MoE 模型（如 Qwen3-235B-A22B）在推理时有效参数更低（例如 22B），是一种工业级优化思路，有利于成本控制和推理效率。(Hugging Face)
📊 C) 如果只用 API/托管服务
很多公司不会自己托管巨型模型，而是用：
- Qwen Chat / Qwen3-Max （API），适合任务能力强、训练成本几乎为 0。(Reuters)
- OpenAI GPT 系列 或 Anthropic Claude：和开源 LLM 组合在一起形成产品化方案
⚙️ 实习微调项目建议
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起步模型（必备）
- Qwen3-8B 或 LLaMA2-7B
- 微调任务：QA、摘要、知识库问答、代码生成可展示效果
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提升能力（可选）
- Qwen3-14B 或 LLaMA2-13B
- 做对比实验（不同规模的表现 vs 计算资源耗用）
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高端表现（示范级）
- Qwen3-32B / LLaMA2-70B
- 只能用云训练/API 推理展示成果
🧠 小结（按用途快速选）
| 用途 | 推荐模型 |
|---|---|
| 🛠 微调练手 | Qwen3-4B / LLaMA2-7B |
| 🎓 显示能力 | Qwen3-8B / LLaMA2-13B |
| 💼 作品级/高级 | Qwen3-14B/32B / LLaMA2-70B |
| 🏢 工业级 API | Qwen3-Max / 商业模型 |
如果你想，我还能给你 针对每个模型的显存 &训练成本大致估计（如多少显存能跑、量化后性能 vs 半精度） ，或者 给出一个实习项目的完整微调流程（代码 + 数据 pipeline） 💡。愿意继续一起做深一点吗？