参数量是衡量大模型容量与可学习自由度的核心指标，但并非能力的唯一决定因素；它既影响显存、延迟与成本，也必须与数据规模、训练策略、架构设计与对齐方式相匹配。理解参数量要区分“总参数”和“每次激活的有效参数”，在密集、MoE、量化等不同架构下衡量真实推理开销。基于尺度定律与计算最优研究，给定算力预算时增加高质量数据往往比单纯增参更有效，工程上应以系统评测来选型模型规模与部署策略。实践中建议采用分层策略：中型模型覆盖高频与边缘场景，超大模型承担复杂推理与创作，并配合RAG与工具调用。未来趋势将从“更大”转向“更优”，追求同预算下的能力密度与可用性。

本文系统阐述了把Python投入实际应用的全流程：以业务目标为牵引进行需求拆解与技术选型，在Web、数据分析、机器学习与自动化等核心场景中采用成熟生态，并通过工程化实践、CI/CD与容器化或无服务器部署实现稳定交付；同时建立监控与安全基线、数据治理与MLOps，配合团队协作与项目治理工具（如PingCode）提升透明度与可维护性，最终形成可迭代、可扩展的Python生产体系并面向云原生与智能化趋势持续演进。