非常好，这正是很多人容易混淆的点：模型参数的“规模”经常用 **B（billion，十亿）** 作为单位，比如 “7B 模型”“70B 模型”——但这背后的逻辑，远不止数字大小。下面是一篇完整讲透

一、首先，B 是什么？

我们在 AI 圈经常看到这样的话：

GPT-3 是 175B 模型。
LLaMA2-7B 可以本地跑。
DeepSeek-R1 有 67B 版本。

这里的 B = Billion = 十亿（10⁹）个参数。
每个参数本质上就是一个数，一个权重值（weight），通常是浮点数（float）。

如果你听到一个模型是 “7B”，那意味着它大约有 7 × 10⁹ ≈ 7,000,000,000 个这样的浮点权重。

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二、参数量怎么换算成显存需求？

我们可以用一个简单的公式：

显存占用 ≈ 参数量 × 每个参数字节数 × 复制系数

一般来说：

精度类型	每参数字节	说明
FP32	4 bytes	训练时常用（高精度）
FP16	2 bytes	半精度推理
INT8	1 byte	量化后推理
INT4	0.5 byte	极限压缩量化

假设我们跑一个