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根据DeepMind在2022年提出的Chinchilla缩放定律，一个700亿参数的模型需要约1.4万亿token才能达到计算最优
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8/20/2026
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UnverifiedDeepMind提出的Chinchilla最优策略指出，对于给定计算预算，存在最优的参数量与数据量比例关系，约为1:2073% similarUnverified分析推测该模型是2到4万亿参数规模的MoE模型，每个Token仅激活约1500亿参数70% similarUnverified1000亿参数的模型处理单次推理请求需约80GB显存，百亿参数级别模型仅需约20GB69% similarUnverifiedMoE架构中，一个标称800亿参数的模型每次推理时可能只激活约200亿参数，VRAM占用大幅降低69% similarUnverified阿里千问新一代模型参数达2.4万亿，是该系列首个突破万亿的多模态大模型，代码生成准确率据称达到94.7%，较上一代提升约11个百分点69% similar
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