确定大模型参数规模的核心在于以计算最优的缩放律为准绳，在既定预算内选择数据与参数的合理配比，并以任务复杂度与部署约束倒推“最小满足性”的模型尺寸。通过RAG、蒸馏、量化与MoE等架构与工程优化，通常可用7B—13B覆盖多数企业需求；当需要更强的多步推理与泛化，再考虑34B、70B或稀疏专家。关键是以高质量数据与严密评估闭环确保扩模确实带来指标增益，并在合规与推理成本红线内持续迭代，最终实现性能与成本的最佳平衡。

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。