一、核心概念铺垫
1. 上下文大小（Context Window）
定义：模型单次推理可处理的最大文本长度，核心单位为 token（词元），是模型“记忆能力”的核心指标
作用：上下文越大，能记住的对话历史越长、处理的文档越完整，适配长文本分析、多轮复杂对话等场景
基础换算前提：中文环境下，1个token≈1个汉字（纯中文文本）；含英文/标点时，1个token≈0.8-0.9个汉字
2. 训练参数规模（Parameter Scale）
定义：模型中可通过训练优化的数值参数总数，单位为 B（Billion，十亿），决定模型“认知与推理能力上限”
关键架构：当前主流为 MoE（混合专家）架构，分为“总参数”（模型包含的所有参数）和“激活参数”（单次推理实际调用的参数），激活参数越小，推理效率越高、成本越低
存储换算逻辑：参数存储大小（字节）= 参数数量 × 单参数占用字节（FP16精度：2字节/参数；INT8量化：1字节/参数）
二、三大模型核心数据详解
1. 阿里千问（Qwen）
（1）上下文大小
旗舰版（Qwen3-1M）：最高 1,000,000 tokens（1M），约等于 100 万字，可一次性处理 10 本《红楼梦》体量的文本
中高端版（Qwen3-235B 等）：默认 262,144 tokens（256K），约 26 万字；支持通过 YaRN 技术扩展至 1000 万 tokens
基础版/轻量版：131,072 tokens（128K）≈13 万字；32,768 tokens（32K）≈3.3 万字
（2）训练参数规模
主力型号（Qwen3-235B-A22B）：总参数 235B，激活参数 22B（MoE 架构，128 专家层）
其他版本：Qwen3-30B-A3B（总 30B/激活 3B）、Qwen3-32B（稠密架构，32B 总参数）
存储参考（FP16 精度）：235B 总参数≈470GB，实际激活 22B≈44GB（大幅降低硬件要求）
（3）技术亮点
YaRN 超长上下文扩展技术，兼顾长文本处理能力与推理速度；预训练数据达 36T tokens，覆盖多领域专业知识。
2. 字节豆包（Douban）
（1）上下文大小
旗舰版（豆包 1.8/Seed-1.6）：最高 262,144 tokens（256K），约 26 万字；输入限制 224K tokens，输出限制 32K tokens
基础版/免费版：131,072 tokens（128K）≈13 万字
实用场景：可完整处理 400 页 A4 文档或 3 本中篇小说，适配企业级合同分析、学术论文解读等场景
（2）训练参数规模
主力型号（豆包 Seed-Thinking-v1.5）：总参数 200B，激活参数 20B（MoE 架构）
轻量版：参数规模<10B（稠密架构），适配移动端、边缘设备部署
存储参考（FP16 精度）：200B 总参数≈400GB，激活 20B≈40GB
（3）技术亮点
内置智能上下文管理，自动压缩低价值对话历史；支持 Flash 推理优化，首 token 延迟低至 10ms，兼顾长文本与交互流畅度。
3. 百度文心一言（ERNIE Bot）
（1）上下文大小
旗舰版（ERNIE 4.5 系列）：最高 131,072 tokens（128K），约 13 万字，统一语言与多模态上下文长度
轻量版：32,768 tokens（32K）≈3.3 万字，适配移动端低内存场景
实用场景：可一次性处理 200 页 PDF 文档，满足常规办公、知识问答等基础长文本需求
（2）训练参数规模
主力型号（ERNIE 4.5-VL-424B-A47B）：总参数 424B，激活参数 47B（MoE 架构）
预览版（ERNIE 5.0）：总参数达 2.4 万亿（24,000B），原生支持全模态理解
存储参考（FP16 精度）：424B 总参数≈848GB，激活 47B≈94GB
（3）技术亮点
集成百度知识图谱（5500 亿条事实），增强常识推理与精准问答能力；采用多维旋转位置编码，优化长文本语义理解。
三、三大模型核心指标对比表
| 对比维度 | 阿里千问 | 字节豆包 | 百度文心一言 |
|---|---|---|---|
| 最高上下文（token） | 1,000,000（1M） | 262,144（256K） | 131,072（128K） |
| 约等于汉字数 | 1M≈100 万字 | 256K≈26 万字 | 128K≈13 万字 |
| 最大总参数 | 235B（MoE） | 200B（MoE） | 424B（MoE），预览版 2.4 万亿 |
| 激活参数 | 22B | 20B | 47B |
| FP16 存储（激活参数） | ≈44GB | ≈40GB | ≈94GB |
| 核心优势 | 超长文本处理之王 | 平衡性能与交互流畅度 | 知识精准度高，多模态强 |
四、关键换算指南（实用版）
1. 上下文：token 与汉字/字节换算
纯中文文本：1 token = 1 汉字（误差±5%），例：128K token = 12.8 万字、256K token = 26 万字
混合文本（中+英+标点）：1 token ≈ 0.8-0.9 汉字，例：128K token ≈ 10-11.5 万字
字节占用（仅参考）：1 token 索引约 2 字节，加上 768 维嵌入向量（FP16），128K token 总占用≈12.3MB
2. 参数：规模与存储换算
基础公式：存储大小（GB）=（参数数量 × 单参数字节数）÷ 1024³
常见精度示例：
- 7B 稠密模型（FP16）：7×10⁹ × 2 ÷ 1024³ ≈13.25GB- 7B 稠密模型（INT8 量化）：7×10⁹ × 1 ÷ 1024³ ≈6.59GB（成本减半）
- MoE 模型注意：实际存储以“激活参数”计算，而非总参数（如千问 235B 总参数仅需 44GB 存储）
五、注意事项
数据时效性：本文数据基于 2025 年 12 月公开信息，模型版本迭代后（如参数扩容、上下文扩展）请以官方 API 文档为准。
参数≠能力：参数规模是能力上限的参考，实际体验还依赖训练数据质量、微调策略、场景适配性（如小模型经领域微调后可超越未优化大模型）。
上下文选择建议：超长篇文档（>50 万字）选阿里千问；常规长文本（10-30 万字）选字节豆包；日常办公/问答（<15 万字）选百度文心一言即可。
（注：文档部分内容可能由 AI 生成）
