大模型参数计算的核心是将Transformer组件逐项拆解并累加：嵌入层为词表大小乘以模型维度，注意力由Q/K/V/O四个线性映射的权重组成，MLP参数约等于两倍的模型维度乘以前馈维度，归一化每层为数倍的模型维度，输出层是否与嵌入共享直接影响总量。推理内存近似等于参数数乘以数据精度字节数，训练显存需另计优化器状态与激活，FLOPs可用经验公式近似。通过示例与对比，工程团队可将参数估算转化为显存与算力规划，并结合量化与并行优化实现可落地部署。