Verified90% confidenceFactExact time

CoT的涌现性表现为仅当模型参数量超过约1000亿时才能显著提升性能，小模型上几乎无效

6

Sources

90%

Confidence

Long-term

Relevance

7/5/2026

First Seen

Sources

程序员转型AI：应用开发的机会窗口与避坑指南

bilibili码士集团-Java技术库6/5/2026

Related Claims

Unverified研究发现CoT推理能力只在参数量超过约100B的超大规模模型中自发涌现78% similar UnverifiedCoT效果在参数量超过约100B的模型上尤为显著，体现为「涌现能力」72% similar Unverified研究表明CoT提示在参数量低于100B的模型上几乎无效72% similar Unverified精心设计的工作流可以使中等模型以不到十分之一的成本产出接近顶级模型的结果64% similar Unverified大模型的性能提升已经明显放缓，最近新版本的评分甚至不一定超越之前的模型，能力基本已定型63% similar

Cite This Claim

Stable URI

https://kongchang.com/claim/112369

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/112369

MCP

get_claim(id=112369)